而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度，还涉及两个平坦度指标之间的比率。...然后，我回到起点，思考如何构建与结构不相关的泛化指标，例如考虑平坦度比率。 最后，我想到，可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...以我的直觉，有一种实现不变性的好思路，即考虑两个值的比率——也许是两个平坦度的值——这两个值以同样的方式受参数重设的影响。 我认为，比较单一小批量损失函数的平均平坦度和平均损失函数的平坦度很有意义。...我们如何利用这种想法，提出某种基于小批量，特别是依据函数锐度或局部偏导数而构建的泛化能力度量方法？ 首先，我们考虑随机过程 f(θ)，这可以通过评估一个随机小批量的损失函数得到。...为了简化问题，我们首先假定从这个过程中得到的每个 f(θ) 都是凸函数，或者至少有一个唯一的全局极小值。在这个随机过程中，如何描述模型从一个小批量到另一个小批量的泛化能力？
此时要求的精度是很低的。通过极限 ，这也符合实际的物理意义，评估算法的性能是在大量输入数据上，必要的时候可以使用洛必达法则：极限是0：这意味着 ， 的时间复杂度小于 。...极限是不为零的常数：这意味着 ， 和 的时间复杂度相等。极限是无穷大：这意味着 ， 的时间复杂度大于 。极限摆动：二者大小关系不确定，这种情况在计算机中算法中不存在。...由于只评估时间复杂度而不评估空间复杂度，还假设模型机有无限的内存。显然这个模型有些缺点。很明显，在现实生活中不是所有的运算都恰好花费相同的时间。...三、计算运行时间的一般方法当然最好的方法是将两个程序都写出来并运行来比较时间，下面介绍在运行之前如何对两个时间复杂度明显不同的程序进行区分。为了简化分析将采用如下约定：不存在特定的时间单位。...S1和S2中运行时间长着的总的运行时间。
以下的python操作的时间复杂度是Cpython解释器中的。其它的Python实现的可能和接下来的有稍微的不同。 一般来说,“n”是目前在容器的元素数量。...“k”是一个参数的值或参数中的元素的数量。 （1）列表：List 一般情况下，假设参数是随机生成的。 在内部，列表表示为数组。在内部，列表表示为数组。...最大的成本来自超出当前分配大小的范围（因为一切都必须移动），或者来自在开始处附近插入或删除某处（因为之后的所有内容都必须移动）。...平均情况假设参数中使用的键是从所有键集中随机选择的。 请注意，有一种快速的命令可以（实际上）仅处理str键。 这不会影响算法的复杂性，但是会显着影响以下恒定因素：典型程序的完成速度。...参考：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
作者 | InfoQ 研究中心 在当今飞速发展的科技领域，技术的选择与应用至关重要。人工智能、云原生等技术的发展将走向何方？市场需求又会有怎样的变化？如何以直观的方式体现中国技术领域的成熟度？...1 构建之道——技术成熟度曲线的智慧蓝图 中国技术成熟度评估曲线不仅是一张图片，而是背后有着数据算法支撑和专家智慧凝聚的评估工具。...这种广泛性的覆盖意味着，在技术和市场的快速变化中，评估曲线能够更全面地捕捉到不同技术领域的发展态势和趋势。...2 洞察技术未来——技术成熟度评估曲线的应用与价值 技术成熟度评估曲线的价值主要体现在其为技术选型和决策过程提供了一个持续更新、多角度的参照体系。...该报告不仅详尽阐述了评估曲线的构建原理及其在实际应用中的巨大价值，还提供了对各技术领域成熟度的深入分析和独到见解。点击「阅读原文」，下载完整报告，开启您的探索之旅。
百度指数(Baidu Index) 是以百度海量网民行为数据为基础的数据分析平台，它能够能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的...百分十先生分享过如何使用uiautomation采集百度指数：百度指数 如何批量获取？...本文不演示如何使用UI自动化工具采集百度指数，为了采集更简单将直接读取并解析接口。...，比如我们对比一个python和Java最近一周的指数： 当鼠标移动到每天的坐标上时会显示当天的数据，例如： 如果我们采用UI自动化的方式，至少得模拟移动到每天的坐标。...打开开发者工具，重新查询发现获取数据的接口： 实际的指数数据就存储在这个data字段中，但是以某种加密方式加密了。 然后注意第二个接口的某个参数与当前接口返回的数据某个值一致。
我们认为数据中台的成熟度评估应该从文中的七个维度入手。...我如何知道这些结果是好还是不好？接下来我该如何调整？ 我如何根据现在数据中台建设的情况来进行下一年的规划呢？...也就是说，现实中，他们需要一个数据中台的成熟度评估，来对中台的建设做一个全面的体检，这既是一次结果的盘点，也是为未来的规划提供输入。...近期和同事一起做数据中台成熟度的研究分析，也对服务过的组织做过调研和评估，我们认为数据中台的成熟度评估应该从以下七个维度入手。 ?...7 块，这个时候需要做的就是对维度进行合并或者拆分，总的来说，数据中台成熟度的评估既可以反映组织结构（主要指数据部门或者中台部门）是否合理，又不能完全脱离现有的结构进行设计和评估。
该论文从一个全新的视角——因果关系的角度来探讨推荐系统中的流行度偏差问题。...这些方法能起到一定的去偏效果，但也有一定的局限性，这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑，也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。...文章认为，消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互，而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分：因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。...，当前的大部分推荐系统主要关注图2(a)中的用户-物品匹配因素，而忽略了物品流行度如何影响交互概率，如果两个物品对于一个用户的匹配度相同，流行程度越大的物品越有可能被该用户知道并消费，因此文章在因果图中加入...五、实验结果 该文从因果推理的角度去消除推荐系统中的流行度偏差，设计出了模型无关的去偏框架 ，该方法根据因果图进行多任务训练，评估不同因素对排名分数的贡献，并采用反事实推理的方法来估计从物品信息到排名分数的直接影响
今天使用AI写了一篇关于提升百度权重的方法，至于如何提高网站在百度搜索中的排名、百度SEO优化技巧以及提升网站的百度权重都是每一个站长都想要达成的目标，这也能够带来更多的访问量和排名，进而增加网站的曝光度和受众数量...那么，如何才能够提升自己的百度权重呢？下面就从几个方面进行介绍。...站长需要不断优化自己网站的内容，不断更新自己的文章，以保持网站的活跃度和与时俱进。 建立高质量的外部链接 高质量的外部链接是提高百度权重的重要途径之一。...站长可以通过发布有关自己网站的内容或者与其他社交媒体进行合作宣传，提高网站的知名度和流量，以此提高百度的搜索排名和网站的权重值。 提供优质的用户体验 对于任何一个网站而言，用户体验都是非常重要的。...当然，提高百度权重也需要时间的积累，需要站长耐心、努力地去做，并且不断更新自己的网站内容，才能取得最终的成功。
该论文从一个全新的视角——因果关系的角度来探讨推荐系统中的流行度偏差问题。...为此，该论文用因果图来描述推荐过程中的重要因果关系，在模型训练过程中，论文采行多任务学习的方式，建模每一项因果关系对于推荐得分的贡献，并在模型测试过程中采用反事实推理的方法来消除流行度对于推荐的影响。...这些方法能起到一定的去偏效果，但也有一定的局限性，这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑，也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。...文章认为，消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互，而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分：因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。...五、实验结果 该文从因果推理的角度去消除推荐系统中的流行度偏差，设计出了模型无关的去偏框架 ，该方法根据因果图进行多任务训练，评估不同因素对排名分数的贡献，并采用反事实推理的方法来估计从物品信息到排名分数的直接影响
Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...常见的算法包括Levenshtein距离、Jaccard相似度和编辑距离等。接下来，我们将介绍这些方法，并提供相应的Python代码示例。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。...表格总结 类型 相似度算法 数字类型 欧几里得距离、曼哈顿距离 字符串类型 Levenshtein距离、Jaccard相似度 总结与未来展望 通过本文的学习，读者可以掌握如何计算两个不同类型列表的相似度
由于评估损失函数成本高昂（需要循环遍历训练集中的所有数据点），因此该领域的研究仍然主要是理论性的。...进而，本文探索了神经损失函数的非凸结构与其可训练性的关系，以及神经极小值（即它们的尖锐度/平坦度和周遭的形状）的几何如何影响其泛化能力。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...本文提出的过滤器归一化方案用于比较两个图的尖锐度/平坦度。 ? 图 2：通过对 VGG-9 使用小批次和大批次方法得到的解的 1D 线性差值。蓝线是损失值，红线是准确率。...实线是训练曲线，虚线是测试曲线。小批次在横坐标的 0，大批次在横坐标的 1。 ? 表 1：VGG-9 使用不同的优化算法和超参数在 CIFAR-10 上的测试误差。 ? 图 3：权重的直方图。
由于评估损失函数成本高昂（需要循环遍历训练集中的所有数据点），因此该领域的研究仍然主要是理论性的。...进而，本文探索了神经损失函数的非凸结构与其可训练性的关系，以及神经极小值（即它们的尖锐度/平坦度和周遭的形状）的几何如何影响其泛化能力。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...本文提出的过滤器归一化方案用于比较两个图的尖锐度/平坦度。 图 2：通过对 VGG-9 使用小批次和大批次方法得到的解的 1D 线性差值。蓝线是损失值，红线是准确率。实线是训练曲线，虚线是测试曲线。...研究表明，当神经网络很深或没有跳过连接的时候，损失函数的曲面会从凸面的、平滑的转变成杂乱的、尖锐的，进而大大降低泛化能力和可训练性。
前言 今天使用AI写了一篇关于提升百度权重的方法，百度作为最大中文搜索引擎至于如何提高网站在百度搜索中的排名、百度SEO优化技巧以及提升网站的百度权重都是每一个站长都想要达成的目标，这也能够带来更多的访问量和排名...那么，如何才能够提升自己的百度权重呢？下面就从几个方面进行介绍。...站长需要不断优化自己网站的内容，不断更新自己的文章，以保持网站的活跃度和与时俱进。 建立高质量的外部链接 高质量的外部链接是提高百度权重的重要途径之一。...站长可以通过发布有关自己网站的内容或者与其他社交媒体进行合作宣传，提高网站的知名度和流量，以此提高百度的搜索排名和网站的权重值。 提供优质的用户体验 对于任何一个网站而言，用户体验都是非常重要的。...当然，提高百度权重也需要时间的积累，需要站长耐心、努力地去做，并且不断更新自己的网站内容，才能取得最终的成功。
百度爱番番是什么？百度爱番番是应用百度强大AI能力，帮助企业实现营销数字化、自动化、智能化，为企业提供拓客、集客、管客的一站式智能解决方案，助力企业营销变得专业且智能。...图片百度爱番番的线索如何自动导入至CRM系统中？...百度爱番番的线索如何自动导入到CRM系统中？可以使用腾讯轻联来实现百度爱番番的线索如何自动导入至CRM系统。...腾讯轻联已接入500+款SaaS应用，实现各类SaaS应用之间的流传，目前支持了以下事件：触发事件：当有新的线索时图片百度爱番番其他自动化场景示例：我们可以通过腾讯轻联将百度爱番番与CRM系统、在线表格...将客户线索信息自动录入至CRM系统中。将客户线索导入在线文档中，便于后续做跟进记录。
由于评估损失函数成本高昂（需要循环遍历训练集中的所有数据点），因此该领域的研究仍然主要是理论性的。...进而，本文探索了神经损失函数的非凸结构与其可训练性的关系，以及神经极小值（即它们的尖锐度/平坦度和周遭的形状）的几何如何影响其泛化能力。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...实线是训练曲线，虚线是测试曲线。小批次在横坐标的 0，大批次在横坐标的 1。 表 1：VGG-9 使用不同的优化算法和超参数在 CIFAR-10 上的测试误差。 图 3：权重的直方图。...研究表明，当神经网络很深或没有跳过连接的时候，损失函数的曲面会从凸面的、平滑的转变成杂乱的、尖锐的，进而大大降低泛化能力和可训练性。
相信不少老哥们在看百度统计后台流量来源的时候，都能看到很多莫名其妙的来源，其中很多都是广告垃圾网站以及匪夷所思的广告搜索词，心理莫名来一句，百度就是辣鸡，操蛋，是不是百度统计又开始抽风了，其实不然，这些都是某些人故意刷出来的广告推广信息...，只有获取了你的百度统计id，就可以无限次给你推送各种广告信息。...其实搞清楚原理，应用程序可以很简单的实现，不仅仅是python，其他语言都能够轻松实现，过程就是一个get方式请求百度统计的js文件，应用python的requests库模拟get请求即可实现。 ?...=input("请输入入口网页/网址：") print(f'>>>百度统计刷新中...')...扩展： 熟悉了百度统计模拟的话，是否还有其他用途呢，我这里测试是没有更换ip的，但是浏览数据里的uv和pv是有随着增加的，如果你解决了ip问题的话，那么刷流量应该是非常简单的啦，尤其是对于注重百度统计数据的人而言
一个是关于其几何形状：对诸如角度和面积之类的物体进行精细的局部测量。另一个关于他的拓扑结构：如何将这些局部片段缝合在一起形成一个总体形状。...由于该宇宙的几何形状来自一张平坦的纸，因此，我们习惯于使用的所有几何事实至少在小范围内与平常相同：三角形中的角度之和为180度，依此类推。...然后，我们可以检查边长和角度测量值的组合是否适合于平面、球形或双曲线几何形状（其中三角形的角度之和小于180度）。 大多数此类测试以及其他曲率测量表明，宇宙要么是平坦的，要么非常接近平坦。...在双曲几何中，三角形的角度之和小于180度，例如，在我们的庞加莱圆盘的平铺中的三角形的角度之和等于165度： 这些三角形的边看起来不是笔直的，但这是因为我们正在通过变形的透镜查看双曲几何。...例如，球面几何中的小三角形的角度之和仅略大于180度，而双曲几何形状中的小三角形的角度之和仅略小于180度。
，所以对于不均衡样本问题常选用 曲线作为评价准则 曲线越靠近左上角，表示该分类器性能越好 指标 若想通过两条 曲线来定量评估两个分类器的性能，就可以使用 这个指标。...假设有 个 ，其中有 个 值等于 个类别的 值求平均 图像生成指标 同时评估了生成图像的质量和多样性 仅评估图像生成模型，没有评估生成图像与原始图像之间的相似度...， 损失最大的问题是梯度在零点不平滑 L2损失 公式 以绝对误差的平方和作为距离， 损失也常常作为正则项，当预测值与目标值相差很大时，梯度容易爆炸，因为梯度中包含了预测值和目标值的差异项，...损失最大的问题是梯度容易爆炸 Smooth L1损失 公式 解决 梯度不平滑， 梯度爆炸问题 在 比较小时，上式等价于 ，保持平滑 在 比较大时，上式等价于 ，...传输函数比如 或 ，若把函数图像画出来会发现， 之间函数图像比较徒，一阶导数（梯度）比较大，如果在这个范围之外，图像就比较平坦，一阶导数（梯度）就接近 了。
不同曲线（颜色/图例）：每条曲线表示一个特定簇（或细胞类型）的共现概率随距离变化的趋势。 从图中得到的结论： 曲线的峰值位置：表示目标簇在条件簇的某一特定距离范围内共现概率最高。...缓慢下降则表示目标簇与条件簇的关联在较大范围内均匀存在。 曲线趋于平坦：当距离较大（如 5000 微米）时，所有簇的共现概率接近 1，说明在远距离下，空间关系趋于随机分布。...4.4 邻域富集分析 这个例子展示了如何运行邻居富集分析。它根据细胞簇连接图的接近度计算富集分数。将观察到的事件数量与排列进行比较，并计算z-score。...Moran's I 全局空间自相关统计量用于评估特征（例如基因）在组织中是否呈现聚集、分散或随机的分布模式。...此外，我们还会对需要评估的基因进行子集筛选。
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