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lingo中@size@for@sum函数的使用

@size:LINGO中的@size()函数用于确定集合中元素的个数。比如你的集合是注意:在使用size的时候直接在@size()括号里写上集合名就行,不需要写@size(s1(i))中的(i)s1/a b c d f g /:x;当调用m=@size(s1)时,它返回的一个数值6,因为s里面有6个元素。@for:该函数用来表示线性规划中的约束条件sets:r/1..8/:d;...

机器学习小知识——神经网络的L1和L2正则化

有时候在求解规划问题时,我们想要让得到的解满足一定的条件,换句话说,如果得到的解不能满足一定的条件我们更加倾向于拒绝它,而且这种倾向还是比较大的。这种情况在实际应用中比较常见,比如在准备出去旅行时,我们肯定不太希望背包里面放置特别重的东西,这时候就可以加一个条件,如果物品的重量大于一个给定的临界值,那么它的价值将大大降低,而这种大大降低可以通过给其添加一个很大的系数实现。同样的,在求解神经网络损失

#神经网络#机器学习#人工智能
pytorch随机数种子设置

if args.seed is not None:torch.manual_seed(args.random_seed)torch.cuda.manual_seed(args.random_seed)torch.cuda.manual_seed_all(args.random_seed)np.random.seed(args.random_seed)random.seed(args.random_

#python#tensorflow
pytorch中几个常见的需要重写的类

文章目录1 Dataset类2 自定义transform3 自定义网络结构由于是初学者,目前在学习过程中遇到的就以上三类,如果还有其他的话欢迎补充。1 Dataset类有时候需要使用我们自己的数据集,而非pytroch自带的数据集,这时候就有必要改写Dataset类了。相关操作见 Dataset类的改写,里面写得比较详细了,摘录几句比较重要的话。当我们集成了一个 Dataset类之后,我们需要重写

#pytorch#python
Error loading “D:\Coding\Anaconda\lib\site-packages\torch\lib\asmjit.dll“

OSError: [WinError 126] The specified module could not be found. Error loading "C:\Users\chunc\anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\asmjit.dll" or one of its dependencies.这个问题简直坑人,我在CSDN等国内的博客网站找的解决办

#pytorch
lingo中@size@for@sum函数的使用

@size:LINGO中的@size()函数用于确定集合中元素的个数。比如你的集合是注意:在使用size的时候直接在@size()括号里写上集合名就行,不需要写@size(s1(i))中的(i)s1/a b c d f g /:x;当调用m=@size(s1)时,它返回的一个数值6,因为s里面有6个元素。@for:该函数用来表示线性规划中的约束条件sets:r/1..8/:d;...

MATLAB实战——回归分析、回归诊断与异常值的查找

例1clear,clc%% 数据准备x1 = [7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10]';x2 = [26,29,56,31,52,55,71,31,54,47,40,66,68]';x3 = [6 15,8,8,6,9,17,22,18,4,23,9,8]';x4 = [60,52,20,47,33,22,6,44,22,26,34,12,12]';y = [78.5

#机器学习
一阶时滞微分方程三种求解方法的MATLAB实现及稳定性分析

**前言:**大学期间只学习过《常微分方程》,没想到有些学校竟然还学《时滞微分方程》,于是找到一本由内藤敏机(日本)等著,马万彪等译的《时滞微分方程——泛函数微分方程引论》(有需要的可以私聊,CSDN貌似上传不了书籍,说侵权emmm),看着头秃,不过受到不少启发,尤其是对Logistic方程的改进,真真是长见识了。没找到有人用欧拉法解一阶时滞微分方程的,于是一不做二不休便用MATLAB实现了一下下

#算法#matlab
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