deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T)*self.activation_deriv(a[l]))代码含义

时间: 2023-02-12 10:19:55 浏览: 131
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Python库 | cute_deltas-0.0.1-py3-none-any.whl

这段代码是在执行反向传播算法（backpropagation）中的一部分。其中，deltas 是一个列表，用于存储每层的误差项；self.weights[l] 是第 l 层的权重矩阵；self.activation_deriv(a[l]) 是第 l 层的激活函数的导数值。 这句话的意思是，将第 l 层误差项乘上 (l-1)层权重矩阵的转置矩阵,再乘上激活函数导数值, 最后添加到 deltas 列表中。
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synapse_1_update += np.dot(layer_1.T, (layer_2_deltas[-1])) synapse_h_update += np.dot(layer_1_values[-1].T, (layer_1 * layer_2_deltas[-1])) synapse_0 += alpha * synapse_0_update synapse_1 += ...

for k in range(epochs):#k在第几次的循环中 i = np.random.randint(X.shape[0]) a = [X[i]] for l in range(len(self.weights)): #going forward network, for each layer a.append(self.activation(np.dot(a[l], self.weights[l]))) #Computer the node value for each layer (O_i) using activation function error = y[i] - a[-1] #Computer the error at the top layer deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])] #For output layer, Err calculation (delta is updated error) #Staring backprobagation for l in range(len(a) - 2, 0, -1): # we need to begin at the second to last layer #Compute the updated error (i,e, deltas) for each node going from top layer to input layer deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T)*self.activation_deriv(a[l])) deltas.reverse() for i in range(len(self.weights)): layer = np.atleast_2d(a[i]) delta = np.atleast_2d(deltas[i]) self.weights[i] += learning_rate * layer.T.dot(delta) 代码含义

在Python中，"for k in range(epochs):" 意味着进行一个循环，循环变量 k 的值将在范围 [0, epochs) 中变化，每次循环都会执行其后面的语句。在这里，epochs 是一个变量或常量，表示循环的次数。

deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])]代码含义

这行代码中, "deltas" 是一个列表, "error" 是一个数值, "self.activation_deriv(a[-1])" 是一个函数的返回值。它的含义是将 "error" 乘上 "self.activation_deriv(a[-1])" 的结果, 并将其赋值给 "deltas" 列表的第...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout...
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matlab代码影响-flooding_in_deltas:探索低洼河流和三角洲的洪水风险

请访问下面的文本部分，以获取有关在计算机上安装和执行flooding_in_deltas程序的更多信息。 要求 该模块取决于Python3，以及库numpy和matplotlib 。 Anaconda安装 建议您安装Anaconda，它是Python的开源发行版。 它...

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.38.0/install.sh | bash % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 14926 100 14926 0 0 19621 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 19639 => Downloading nvm from git to '/c/Users/14316/.nvm' => Cloning into 'C:/Users/14316/.nvm'... remote: Enumerating objects: 360, done. remote: Counting objects: 100% (360/360), done. remote: Compressing objects: 100% (306/306), done. remote: Total 360 (delta 40), reused 170 (delta 28), pack-reused 0 Receiving objects: 100% (360/360), 219.88 KiB | 815.00 KiB/s, done. Resolving deltas: 100% (40/40), done. * (HEAD detached at FETCH_HEAD) master => Compressing and cleaning up git repository => Profile not found. Tried ~/.bashrc, ~/.bash_profile, ~/.zshrc, and ~/.profile. => Create one of them and run this script again OR => Append the following lines to the correct file yourself: export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm npm ERR! Unexpected token '.' npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR! C:\Users\14316\AppData\Local\npm-cache\_logs\2023-07-11T08_56_54_811Z-debug-0.log => Close and reopen your terminal to start using nvm or run the following to use it now: export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm

1. 打开终端并输入以下命令创建一个新的配置文件： touch ~/.bashrc 2. 编辑该文件并将以下行添加到其中： export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This ...

怎么看这个指令git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/CodeLlama-7b-Instruct-hf.git的下载进度

1. 当开始克隆时，你会看到类似这样的信息： Cloning into 'CodeLlama-7b-Instruct-hf'... 2. 克隆过程中会逐个列出正在下载的文件和目录，这可以给你一个大概的进度感，但不是精确的进度条。 3. 如果...

fshum=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\shum.mon.mean.nc" fu=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\uwnd.mon.mean.nc" fv=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\vwnd.mon.mean.nc" shumds=xr.open_dataset(fshum) uds=xr.open_dataset(fu) vds=xr.open_dataset(fv) # shumds1=shumds['shum'] Stime12=shumds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Stime12) # print(Stime1) lev = Stime12.level # 读取气压层，单位为mb，即hPa，一维的14. lat = Stime12.lat # 读取纬度，一维的21 lon = Stime12.lon # 读取经度，一维的41 uds1=uds['uwnd'] Utime12=uds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Utime12) vds1=vds['vwnd'] Vtime12=vds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') u = Utime12[0,2,:,:] # U风分量，单位为m/s,month,level,lat,lon v = Vtime12[0,2,:,:] # V风分量，单位为m/s q =Stime12[0,2,:,:] # 读取比湿，单位为kg/kg # print(u) # 计算单层水汽通量和水汽通量散度 qv_u = uq/(constants.g10**-2) # g的单位为m/s2，换算为N/kg，再换算为10-2hPa·m2/kg,最终单层水汽通量的单位是kg/m•hPa•s qv_v = vq/(constants.g10**-2) # 计算q*v/g,单位是kg/m•hPa•s # print(qv_u) dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat) # 将经纬度转换为格点距离 # print(dx,dy) div_qv = np.zeros((lev.shape[0],lat.shape[0],lon.shape[0])) # print(div_qv) # print(lev.shape[0]) for j in range(lev.shape[0]): div_qv[j] = mpcalc.divergence(u = qv_u[j],v = qv_v[j],dx = dx ,dy = dy) # 单位是kg/m2•hPa•s print(div_qv[j])为什么报错operands could not be broadcast together with shapes (72,143) (142,) ,需要怎么改

这个错误意味着你正在尝试广播两个不兼容的数组，可能是由于数组的形状不匹配引起的...lon = lon[:-1] 这将删除经度数组中的最后一个元素，从而将其形状从(143,)更改为(142,)。然后，你就可以计算水汽通量散度了。

用曲率把sin（x）均分x = 0:0.01:2*pi; y = sin(x); j = abs(sin(x)) ./ ((1+cos(x).^2).^(3/2)); x1 = diff(x); % 一阶导 x2 = diff(x1); % 二阶导 y1 = diff(y); y2 = diff(y1); x2(length(x1)) = x2(end); % 使数组维度一致 y2(length(y1)) = y2(end); k = abs(x1.*y2-x2.*y1) ./ (x1.^2+y1.^2).^(3/2); k(length(x)) = k(end); N = 30; deltaS = k / (N+1); posX = zeros(N + 2, 1); posY = zeros(N + 2, 1); posX(1) = x(1); posY(1) = y(1); currentArc = 0; lastArc = 0; l = 2; % 记录当前插值点的下标 for i = 2:length(x) % 计算相邻点之间的距离 dx = x(i) - x(i-1); dy = y(i) - y(i-1); d = sqrt(dx^2 + dy^2); currentArc = currentArc + d; while currentArc - lastArc >= deltaS frac = (currentArc - lastArc - deltaS) / d; posX(l) = (1-frac)*x(i-1) + frac*x(i); posY(l) = (1-frac)*y(i-1) + frac*y(i); l = l + 1; lastArc = lastArc + deltaS; end end % 将最后一个点设为曲线的末尾点 posX(end) = x(end); posY(end) = y(end); % 在图上绘制原始曲线和均分点 figure; plot(x, y, '-'); hold on; plot(posX, posY, 'r.', 'MarkerSize', 10); axis equal; xlabel('x'); ylabel('y'); legend({'原始曲线','均分点'})

然后，代码计算曲线的曲率，并将曲率值除以总长度加1得到每个点之间的距离deltaS。接下来，代码通过插值将均分点添加到posX和posY向量中，以使曲线均匀分布。最后，代码绘制原始曲线和均分点的图形。

remote: Resolving deltas: 100% (2670/2670), done. remote: GitLab: You are not allowed to force push code to a protected branch on this project. To https://gitlab.baocloud.cn/bggf/BF-IADSRM/bf-iadsrm.git ! [remote rejected] master -> master (pre-receive hook declined) error: failed to push some refs to 'https://gitlab.baocloud.cn/bggf/BF-IADSRM/bf-iadsrm.git'

1. 推送到另一个分支：在 GitLab 上创建一个新的分支，将你的修改推送到该分支上，并向项目管理员请求合并分支到主分支。 2. 请求权限：向项目管理员请求相应的权限，以允许你直接推送代码到受保护的分支。 3. 在...

x = 0:0.01:2*pi; y = sin(x); j = abs(sin(x))./((1+cos(x).^2).^(3/2)); x1 = diff(x);% 一阶导 x2 = diff(x1);% 二阶导 y1 = diff(y); y2 = diff(y1); x2(length(x1)) = x2(end);% 使数组维度一致 y2(length(y1)) = y2(end); k = abs(x1.*y2 - x2.*y1)./(x1.^2 + y1.^2).^(3/2); k(length(x)) = k(end); N = 10; deltaS = k/(N+1); posX = zeros(N+2, 1); posY = zeros(N+2, 1); posX(1) = x(1); posY(1) = y(1); for i = 2:N+2 deltaT = deltaS(i-1)/sqrt(1 + j(i-1)^2); posX(i) = posX(i-1) + deltaT*cos(atan(j(i-1))); posY(i) = posY(i-1) + deltaT*sin(atan(j(i-1))); end subplot(2,2,3); plot(posX, posY); title('分割后的曲线图'); xlabel('X'); ylabel('Y'); subplot(2,2,1); plot(x, y); title('sin(x)原图'); xlabel('X'); ylabel('Y');

这段代码是用来绘制一个sin(x)曲线的分割后的曲线图。首先，通过x = 0:0.01:2*pi;生成一个从0到2π的等间隔的...subplot(2,2,1)表示将绘制的图放在2x2的格子中的第1个位置。 你可以运行这段代码来查看绘制的结果。

ar_ros.git Cloning into 'rplidar_ros'... remote: Enumerating objects: 807, done. remote: Counting objects: 100% (456/456), done. remote: Compressing objects: 100% (153/153), done. remote: Total 807 (delta 358), reused 348 (delta 302), pack-reused 351 Receiving objects: 100% (807/807), 514.34 KiB | 684.00 KiB/s, done. Resolving deltas: 100% (516/516), done.

这是一个 Git 仓库的克隆过程的输出结果。该命令克隆了名为 "ar_ros.git" 的 Git 仓库，并将其中的 "rplidar_ros" 子目录下载到本地计算机中...- Resolving deltas: 100% (516/516), done. 表示正在解决更新的差异。

D:\git\h3c_automation>git push origin local_xueantai:xueantai Enumerating objects: 288, done. Counting objects: 100% (288/288), done. Delta compression using up to 20 threads Compressing objects: 100% (284/284), done. Writing objects: 100% (287/287), 177.68 KiB | 4.56 MiB/s, done. Total 287 (delta 81), reused 0 (delta 0), pack-reused 0 remote: Resolving deltas: 100% (81/81), done. remote: remote: To create a merge request for xueantai, visit: remote: http://192.168.114.145/automation/h3c_automation/merge_requests/new?merge_request%5Bsource_branch%5D=xueantai remote: To http://192.168.114.145:8090/automation/h3c_automation.git e032112..ef09ce6 local_xueantai -> xueantai

看起来您已经成功地将本地分支 local_xueantai 上的代码推送到了远程分支 origin/xueantai 上。Git 会自动进行代码合并，如果有冲突需要解决冲突后再次提交。 此外，远程仓库还返回了一个信息，提示您可以通过...

remote: Resolving deltas: 100% (318/318), completed with 36 local objects. remote: GitLab: You are not allowed to force push code to a protected branch on this project. To http://nj.wcare.cn:8880/yangxw/rtsp-simple-server.git ! [remote rejected] main -> main (pre-receive hook declined) error: failed to push some refs to 'http://nj.wcare.cn:8880/yangxw/rtsp-simple-server.git'

1. **使用正常推送**：尝试使用正常的 git push 命令进行推送，而不是强制推送。这将只会推送您的本地提交到远程分支，而不会覆盖其他人的更改。 git push origin main 2. **请求合并**：如果您没有...

function coeff=splinecoeff(x,y) n = length(x); dx = zeros(1,n-1); dy = zeros(1,n-1); vl = 0; vn = 0; A = zeros(n,n);%矩阵A是n*n r = zeros(n,1); for i = 1:n-1 %定义deltas dx(i) = x(i+1) - x(i); dy(i) = y(i+1) - y(i); end for i=2:n-1 %加载A矩阵 A(i,i-1:i+1) = [dx(i-1) 2*(dx(i-1) +dx(i)) dx(i)]; r(i) = 3*(dy(i)/dx(i) - dy(i-1)/dx(i-1));%右侧端点 end %设置端点条件 %仅仅使用5对点中的一对； A(1, 1) = 1;%自然样条条件 A(n, n) = 1; % A(1,1) = 2;%曲率-相邻条件 % r(1) = vl; % A(n,n) = 2; % r(n) = vn; % A(1,1:2) = [2*dx(1) dx(1)]; % r(1) = 3*(dy(1)/dx(1)-vl);%钳制 % A(n,n-1:n) = [dx(n-1) 2*dx(n-1)]; % r(n) = 3*(vn-dy(n-1)/dx(n-1)); % A(1,1:2) = [1,-1]; % a(n,n-1:n) = [1, -1]; % A(1,1:3) = [dx(2) -(dx(1)+dx(2)) dx(1)]; %当n>=4,非纽结 % A(n,n-2:n) = [dx(n-1) -(dx(n-2)+dx(n-1)) dx(n-2)]; coeff = zeros(n,3); coeff(:,2) = A\r; %求解系数C for i=1:n-1 %求解b和d coeff(i,3) = (coeff(i+1,2) - coeff(i,2))/(3*dx(i)); coeff(i,1) = dy(i)/dx(i)-dx(i)*(2*coeff(i,2)+coeff(i+1,2))/3; end coeff = coeff(1:n-1,1:3);%三个系数 end

这是一个计算样条插值系数的函数，它的输入是一组数据点的横纵坐标，输出是一个系数矩阵，用于计算样条函数。样条插值是一种常用的数据拟合方法，它通过一系列分段的三次多项式来逼近数据点，从而得到一个平滑的曲线...

git push -o skip-validation --no-thin ssh://172.16.16.121:29418/partner2/${project} LXF_M271_DRIVEONLY Enumerating objects: 19128, done. Counting objects: 100% (19128/19128), done. Delta compression using up to 8 threads Compressing objects: 100% (4975/4975), done. Writing objects: 100% (19128/19128), 67.90 MiB | 5.13 MiB/s, done. Total 19128 (delta 14151), reused 17282 (delta 13028), pack-reused 0 remote: Resolving deltas: 100% (14151/14151) error: remote unpack failed: error Missing blob 8af40be8e0f968e5be07528273a0b21578727ef2 fatal: Unpack error, check server log To ssh://172.16.16.121:29418/partner2/home/repo/dev/platform/android/platform/external/deqp ! [remote rejected] LXF_M271_DRIVEONLY -> LXF_M271_DRIVEONLY (n/a (unpacker error)) error: failed to push some refs to 'ssh://172.16.16.121:29418/partner2/home/repo/dev/platform/android/platform/external/deqp'

这段代码是一个 Git 命令，它的作用是将代码推送到远程仓库。但是在推送过程中出现了错误，错误信息是 "remote unpack failed: error Missing blob"。这个错误通常是由于本地仓库中缺少某些文件或者文件损坏导致的。...
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依