二分类问题是常见的机器学习任务之一，其目标是将样本分为两个类别。为了训练一个二分类模型，通常使用作为损失函数。二分类交叉熵损失函数有两种不同的形式，分别是和。在PyTorch中，这两种损失函数都是可用的，它们的区别在于。

Vim的配置文件为~/.vimrc，即在用户的home目录下的.vimrc文件，也可通过命令“:echo $MYVIMRC”查看当前Vim的配置文件路径。[用户目录]/_vimrcset number：显示行号set relativenumber：显示相对行号set cursorline：突出显示当前行set tabstop=4：设置tab键宽度为4set shiftwidth=4：当使用命令时，

webdav支持的网盘对比分析WebDAV 是什么?WebDAV是一组基于超文本传输协议的技术集合，有利于用户间协同编辑和管理存储在万维网服务器文档。通俗一点儿来说，WebDAV 就是一种互联网方法，应用此方法可以在服务器上划出一块存储空间，可以使用用户名和密码来控制访问，让用户可以直接存储、下载、编辑文件。哪些云盘支持 WebDAV序号名称容量地区速度1坚果云每月上传1G,下载2G中国飞快2te

Apache服务器出现Forbidden 403错误提示的解决方法总结在配置Linux的 Apache服务时，经常会遇到http403错误，我今天配置测试时也出现了，最后解决了，总结了一下。http 403错误是拒绝访问的意思，有很多原因的。还有，这些问题在win平台的Apache里一样会发生！我按照经验总结的主要有以下4种原因！本人测试的环境 是：Scientific Linux 5.3...

视觉 transformer（ViTs）在视觉识别领域得到了广泛的探索。由于编码精细特征的效率较低，当在 ImageNet 这样的中型数据集上从头开始训练时，ViT 的性能仍然不如最先进的 CNN。作者通过实验分析，作者发现：1）输入图像的简单标记化未能对边缘、线条等重要的局部结构进行建模，导致训练样本效率低下；2）ViT 的冗余注意力主干设计导致固定计算预算和有限训练样本的特征丰富度有限。

这项工作旨在提高视觉transformer（ViT）的效率。虽然 ViT 在每一层都使用计算昂贵的自我注意操作，但我们发现这些操作在各层之间高度相关——这是导致不必要的计算的关键冗余。基于这一观察结果，我们提出了SKIPAT，一种重用前一层的自我注意力计算来近似一个或多个后续层注意力的方法。为了确保跨层重用自注意力块不会降低性能，我们引入了一个简单的参数函数，它的性能优于基线transformer

VSCode（全称Visual Studio Code）是由微软开发的一款免费且开源的跨平台集成开发环境（IDE）。它支持多种编程语言，包括JavaScript、TypeScript、Python、Java等，并提供了强大的代码编辑、调试、版本控制、自动完成等功能，可以帮助开发者更高效地编写代码。VSCode的优点在于它的轻量级和高度可扩展性，可以通过插件来扩展其功能，而且官方和社区的插件数量非常

matlab画图指南_充满图窗_去除两边间隔/空白/留白_放大坐标轴至充满图形matlab 汉化版本中的选项 放大坐标轴至充满图形 非常有用, 再插入论文中的时候可以免得裁剪大小, 减少空间的占用.代码模式(推荐)完全去除间隔% 完全去除间隔, 可能会去除掉边界的一些信息, 请检查后使用set(gca,'LooseInset', get(gca,'TightInset'))去除部分留白% 宽度方向

yolov5 test.py val.py detec.py 区别在哪里呢?用户在训练数据的时候必须使用train.py 来进行 数据训练和验证，但我很难理解detect.py 和test.py 之间的区别。应该在一个数据集中的（看不见的）测试数据上运行这两者中的哪一个？首先: test.py 最近被重命名为 val.py！这 3 个文件是为不同目的而设计的，并使用具有不同设置的不同数据加载器。t

麦克尼马尔检验(McNemar test)前言在统计学中，McNemar 检验是用于配对 名义数据的统计检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等（即是否存在“边际同质性”）。它以Quinn McNemar 的名字命名，他于 1947 年引入了它。该测试在遗传学中的一个应用是用于检测连锁不平衡的传输不平衡测试。在医学科学中评估诊断测试的常用参数是