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Shell编程——Shell中的数学运算

在Linux Shell中进行数学运算,通常可以使用的运算符有:简单运算:let[](())高级运算:exprbc1、let命令let命令是bash内置命令,可以实现简单的算术以及逻辑运算,通过help let命令,可以查询到let命令的具体使用方法。使用方法:#!/bin/shi=10echo $ilet i=i+10 #20echo $ilet "i=i+100" #12

#linux
Linux C 编程——互斥锁mutex

1、多线程的问题引入多线程的最大的特点是资源的共享,但是,当多个线程同时去操作(同时去改变)一个临界资源时,会破坏临界资源。如利用多线程同时写一个文件:#include <stdio.h>#include <pthread.h>#include <malloc.h>const char filename[] = "hello";void* thread(void *id){int

#c语言#linux
C/C++——vector的基本操作总结

标准库vector类型是C++中使用较多的一种类模板,vector类型相当于一种动态的容器,在vector中主要有一些基本的操作,接下来分别从以下的几个方面总结:vector对象的定义和初始化vector对象的基本操作,主要包括添加元素,遍历等1、vector对象的定义和初始化在vector中主要有四种定义和初始化的方法:1.1、定义空的vector定义的方法为:vector<T> v;1.

优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法

一、BFGS算法在“优化算法——拟牛顿法之BFGS算法”中,我们得到了BFGS算法的校正公式:利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到令,则得到:二、BGFS算法存在的问题在BFGS算法中,每次都要存储近似Hesse矩阵,在高维数据时,存储浪费很多的存储空间,而在实际的

优化算法——拟牛顿法之DFP算法

一、牛顿法在博文“优化算法——牛顿法(NewtonMethod)”中介绍了牛顿法的思路,牛顿法具有二阶收敛性,相比较最速下降法,收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数的信息,对于函数,其中表示向量。在牛顿法的求解过程中,首先是将函数在处展开,展开式为:其中,,表示的是目标函数在的梯度,是一个向量。,表示的是目标函数在处的Hesse矩阵。省略掉

梯度下降优化算法综述

本文翻译自Sebastian Ruder的“An overview of gradient descent optimization algoritms”,作者首先在其博客中发表了这篇文章,其博客地址为:An overview of gradient descent optimization algoritms,之后,作者将其整理完放在了arxiv中,其地址为:An overview of gra

优化算法——差分进化算法(DE)

一、差分进化算法的介绍

#算法
优化算法——人工蜂群算法(ABC)

一、人工蜂群算法的介绍人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。二、人工蜂群算法的原理1、原理标准的ABC算法通过模拟

文本分类fastText算法

1. 概述在深度学习遍地开花的今天,浅层的网络结构甚至是传统的机器学习算法被关注得越来越少,但是在实际的工作中,这一类算法依然得到广泛的应用,或者直接作为解决方案,或者作为该问题的baseline,fastText就是这样的一个文本分类工具。fastText是2016年由facebook开源的用于文本分类的工具,fastText背后使用的是一个浅层的神经网络,在保证准确率的前提下,fastText

#深度学习
卷积神经网络VGG

VGG网络结构相对比较简洁,整个网络结构中只用到了3×33\times33×3的卷积核和2×22\times22×2的最大池化,通过堆叠小的卷积核实现较大卷积的操作,通过这样的方式加深了网络的结构,但是在网络中还是出现计算量较大的情况,主要是出现在最后的几组全连接层,其中第一个全连接fc6的参数为25088×4096+4096=10276454425088×4096+4096=102764544。

#cnn#深度学习#神经网络
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