出现问题 [root@localhost ~]#yum update 已加载插件: fastestmirror,security /var/run/yum.pid已被锁定，PID为1610的另一个程序正在运行...另外一个程序锁定了yum；等待它退出...... ...... 解决办法 rm -f /var/run/yum.pid 删除文件后再次运行yum可用。
CSDN@AXYZdong 文章目录 一、问题描述 二、问题解决 1. **目标工程 nor_zf_ram_v5 和 分散文件 ....三、总结 一、问题描述 文末有开源库链接 昨晚，将逐飞科技RT1021开源库下载后，试着把里面的一个工程编译了一下，结果出现了一个错误：....问题出现在哪里呢？试了网上的所有方法，都不行。算了，我就随便在逐飞科技的智能车群里问了一下，今天早上有人回复我说： ? 二、问题解决 今天下午，按照他的说法，我就试了一下，果然就成功了！！！...可以发现 逐飞科技RT1021开源库每个example的工程里面包含两个目标工程，分别是nor_zf_ram_v5 和 nor_zf_ram_v6，我们需要使用的是 nor_zf_ram_v5，Linker...^ _ ^ ❤️ ❤️ ❤️ 码字不易，大家的支持就是我坚持下去的动力。点赞后不要忘了关注我哦！
也就是说，范畴论是集合论更上层的抽象，简单的理解就是"集合 + 函数"。 理论上通过函数，就可以从范畴的一个成员，算出其他所有成员。...右值是正常情况下使用的值，左值是右值不存在时使用的默认值。 ? 下面是用法。 ? 上面代码中，如果右值有值，就使用右值，否则使用左值。通过这种方式，Either 函子表达了条件运算。...Either 函子的另一个用途是代替try...catch，使用左值表示错误。 ? 上面代码中，左值为空，就表示没有出错，否则左值会包含一个错误对象e。...一般来说，所有可能出错的运算，都可以返回一个 Either 函子。 七、ap 函子 函子里面包含的值，完全可能是函数。我们可以想象这样一种情况，一个函子的值是数值，另一个函子的值是函数。 ?...但是，这样就会出现多层嵌套的函子。 ? 上面这个函子，一共有三个Maybe嵌套。如果要取出内部的值，就要连续取三次this.val。这当然很不方便，因此就出现了 Monad 函子。
五、Maybe 函子 函子接受各种函数，处理容器内部的值。这里就有一个问题，容器内部的值可能是一个空值（比如null），而外部函数未必有处理空值的机制，如果传入空值，很可能就会出错。...Either 函子内部有两个值：左值（Left）和右值（Right）。右值是正常情况下使用的值，左值是右值不存在时使用的默认值。...Either 函子的另一个用途是代替try...catch，使用左值表示错误。...一般来说，所有可能出错的运算，都可以返回一个 Either 函子。 七、ap 函子 函子里面包含的值，完全可能是函数。我们可以想象这样一种情况，一个函子的值是数值，另一个函子的值是函数。...函子之中再包含一个函子，也是完全合法的。但是，这样就会出现多层嵌套的函子。
面试： 1）go写的递归函数调用栈会溢出吗？： 大部分编程语言使用固定大小的函数调用栈，常见的大小从64KB到2MB不等。...固定大小栈会限制 递归的深度，当你用递归处理大量数据时，需要避免栈溢出; 除此之外，还会导致安全性问题。 与 相反,Go语言使用可变栈，栈的大小按需增加(初始时很小)。...这使得我们使用递归时不必考虑溢出 和安全问题 2) 函 数值可以比较么？ // squares返回一个匿名函数。 // 该匿名函数每次被调用时都会返回下一个数的平方。...squares返回另一个类型为 func() int 的函数。...在squares中定义的匿名内部函数 可以访问和更新squares中的局部变量，这意味着匿名函数和squares中，存在变量引用。 这就是函 数值属于引用类型和函数值不可比较的原因。
静态类型与动态类型 我们经常听到“静态与动态类型”这个问题，其实，两者的区别在于类型检查发生的时间。 静态类型系统在编译时确定所有变量的类型，并在使用不正确的情况下抛出异常。...例如，当T是number时，我们得到的类型是一个数值数组number[]，而当T是string时，得到的类型是一个字符串数组string[]。这种构造函数也称为“种类”，即类型T[]的种类。...但是这样会造成函子嵌套的问题。...Monad Functor 总是返回一个单层的函子，避免出现嵌套的情况。...因为它有一个 flatMap 方法，如果生成了一个嵌套函子，它会取出后者的value，保证返回的是一个单层函子，避免出现嵌套的情况。 代码如下。
编码后的特征会被输入一个 SDF MLP 和一个颜色 MLP，以使用基于 SDF 的体积渲染来合成图像。 数值梯度计算 研究者表示，有关哈希编码位置的解析梯度会受到局部性的影响。...因此，优化更新只会传递给局部哈希网格，缺乏非局部的平滑性。针对这种局部性问题，英伟达提出了一种简单的补救方案：使用数值梯度。图 2 给出了该方法的概况。...为了克服哈希编码的解析梯度的局部性问题，英伟达提出的方案是使用数值梯度来计算表面法线。...但是，这样的教师 - 学生损失的解析梯度仍然只会反向传播给局部网格单元。相较而言，数值梯度无需添加网络便能够解决局部性问题。 要使用数值梯度计算表面法线，还需要额外的 SDF 样本。...图 4：定性比较不同的从粗到细优化方案 当使用解析梯度时（AG 和 AG+P），粗粒度的表面通常带有伪影。当使用数值梯度时（NG），可以得到更好的粗粒度形状，细节也更为平滑。
类似的还有比如一个系统某一瞬间受到外力的作用从而改变原始运动状态的情况也属于这种场景。在研究这类场景时就自然而然地带出了单位脉冲函数—— -函数(又称Dirac函数)。...显然上式分子的被减数是在大于 时的，所以函数值为1，而减数是刚好等于 的，所以分子一定为1，而分母依极限趋于0，则整个电流式子则趋于无穷，这显然无法用该式表示此时的电流，则为了解决这个问题，英国物理学家引入了单位脉冲函数来代表...由上面例子不难发现，通俗地认识是此时的 -函数是上述分段函数的导数，而上述分段函数学名是阶跃函数(r如果一个值为1，另一个值为0，且分界点t为0，则成为单位阶跃函数u(t))，由高等数学知识可以知道，...，任何定义域为R的函数乘以单位阶跃函数后定义域都变成了 ,更能适应现实时间t>=0的场景了 值得注意的是， -函数虽然是一个函数，但是它没有普通意义上的函数值(不满足Y和X一一对应)，但它却是函数是因为它是某函数空间上的线性连续泛函...本文所解释的为连续型的 -函数，此外还有离散型的 -函数专门处理离散问题，如下 这里的n定义域为整数集Z，这个函数代表着一个冲激或单位冲激。
但是这个map背后的东西可以让你看到另外一个世界，我相信，如果你不想了解Ramda，也能从这篇文章中有所收获。 下面我们进入到例子。 简单的使用 像下面这样使用这个函数。...，则使用默认的处理过程） 如果最后一个参数 f 是transformer，处理结果则是：一个新的transformer 如果以上3，4说的情况都没有，则使用Ramda的默认处理过程（第一个代码块注释处）...那么methodsName中另一个map和这个fantasyland/map有啥区别？为啥还有这么长的一个名字？...() -> Number 代表着一类函数：不接受输入，返回一个类型为 Number 的值 ~>（波浪箭头）方法的类型构造函数 当一个函数是一个对象的属性时，它被叫做这个对象上的“方法”。...--维基百科 范畴和范畴也会有映射关系，如果把范畴视作一个对象时，函子就是范畴之间的态射。然后组成了一个范畴的范畴。 举个例子：考虑一个基础类型的范畴A，一个数组范畴B。 ?
《Nature》称这将是化学领域中最有价值的技术之一： 用MLP解决电子相互作用问题 这一次DeepMind解决的问题是密度泛函理论 （DFT）有关。...在DFT计算中，泛函会找到能量最小化时的电子构型来推断分子的电子密度。由此函数误差就会带来电子误差。...大多数已有密度泛函都会错误地将电子密度分布在几个原子或分子上，而不是将其确定在单个分子或原子周围。 △左图为传统方法，右图为DeepMind提出方法 另一个主要误差来自于自旋对称性破坏。...这一框架使用了多层感知器 （MLP），它能映射一组输入向量到一组输出向量。 在向一个权值共享的MLP中输入自旋指数电荷密度等精密化学数据后，它可以预测局部电荷密度的增强值和局部能量密度。...将这些数值整合后，再向函数中增加色散校正DFT。 经过训练后，就可以在自洽计算中部署这一模型。 在具体数据对比中，DM21的误差值都低于传统方法。
Sigmoid函数是连续可导函数，在零点时候导数最大，并在向两边逐渐降低，可以简单理解成输入非常大或者非常小的时候，梯度为0没有梯度，如果使用梯度下降法，参数得不到更新优化。...当然，如果使用小批量梯度下降法，由于每个小batch可能会得到不同的信号，所以这个问题还是有可能缓解的。...因此使用Sigmoid激活函数，随着神经网络层数的增加，会出现靠近输出的层参数更新幅度比较大，而靠近输入的层参数更新幅度比较小。...因而使用Sigmoid激活函数容易出现梯度弥散的现象，无法完成深层网路的训练； 在Tensorflow2.X中Sigmoid激活函数只有函数式接口的实现方式： 函数式接口：tf.nn.sigmoid(x...当p = 0的时候，LeakyReLU函数退化成ReLU函数；当p ≠ 0的时候，在x 的时候能够得到较小的导数值p。从而避免出现Dead ReLU的现象。
摘要 本文提出一种基于变分技术的图像感知色彩校正，提出了一个新的图像泛函，其最小值可以产生感知色彩增强后的图，这个变分公式使得局部对比度调整和数据的联系更灵活，展示了一个将梯度下降的数值实现运用到能量泛函和自动色彩增强...此外，欧拉-拉格朗日方程的数值近似将模型复杂度从\(O({N^2})\)减少到\(O(N\log (N))\)。...； 2.这个公式可以更好的研究ACE的全局和局部表现，并通过不同的方式控制其影响；在变分中，ACE更容易结合数据的局部联系来避免过度增强，最后加入正则机制； 3.用梯度下降来最小化ACE泛函及欧拉-拉格朗日方程的数值近似使得模型的复杂度从...备注5:使用一个确定点论证能很容易地证明当\(\lambda > {\max _{r \in [ - 1,1]}}|(d{ {\tilde s}_\alpha }/dr)(r)| - 1\)时，数值法...因此使用数值近似来加速，第一步，将函数\({ {\tilde s}_\alpha }\)近似为一个多项式(在有限域中)可以将复杂度减少到确定数量的卷积；第二步，使用快速傅里叶变换(FFT)将最终的计算复杂度减少到
摘要 在经典数值分析的影响下，我们提出了一个连续的机器学习形式，将其作为变分法和微分积分方程中的一个问题。...重点关注函数的表示、变分法问题和连续梯度流。特征和神经元作为对象出现在这些连续问题的特殊离散化中。 我们从这个思考过程中至少学到了两件事。...经典数值分析的一个主要主题是提出更好的模型和算法的设计原则。本着这种精神，我们可以为连续机器学习方法提出以下一组原则： 1.目标函数应该以各种形式表示为期望。 2.风险泛函应该是好泛函。...即使不是凸的，它们也应该具有凸泛函的许多特征。好的一点是，如果我们从连续模式开始，离散化模型很可能不会被离散效应导致的局部极小所困扰。 3.不同的梯度流是很好的流，即相关范数应在流上变现良好。...当前机器学习算法中的一些微妙之处，仅仅是从一个连续的角度来看待就已经可以被理解了。例如，非常深的全连接网络应该会引起问题，因为它们没有很好的连续极限[35]。
泛函编程就是把函数组合起来形成一个完整的程序。可想而知，函数组合的过程可以是曲折的，形成的程序可以是复杂的。那么泛函编程又是如何保证一个复杂的函数组合程序是正确无误的呢？...所谓纯函数（Pure Function）是指这个函数的结果完全或只依赖它的输入。对于任何一个输入值只会产生一个唯一的相同结果，而不会因为什么其它的原因影响而变成另一个不同的结果。...那么我们可以说x是可“等量替换“的。实际上r1和r2也都是可”等量替换“的，当它们出现在一些更大的程序中时我们同样可以运用”等量替换“而不改变程序的行为。...从以上的例子中我们还可以得出结论：泛函程序能用正常的逻辑来理解，它的作用是可预测的，不容易出现粗心错误，可以放心使用。...泛函编程要求尽量使用”不可改变的“（Immutable）数据结构来保证程序的纯洁性。泛函编程就好像是使用”不可改变的“数据结构过程的挣扎，起码对我来说是这样的。
图注：研究人员使用基于密度泛函理论的工具来预测 DNA 碱基对周围的电子在被激光脉冲击中时如何反应。Hohenberg 和 Kohn 证明了存在一个强大的主方程，即「通用密度泛函」。...在下一个梯级上，泛函还考虑了从一个地方到另一个地方的厚度变化速度，从而使这项研究更加精确。...她使用类似的策略设计了一个神经网络，研究一系列分子和能量，并寻找服从大多数已知约束的第三级函数，本质上就是使用一台机器来追溯 Perdew 的足迹。...电子应该主要聚集在一个分子上，但 DFT 偏偏将电子汁均匀地分布在两个分子上。当这种连带问题出现在化学反应中时，DFT 就无法为粒子合并和分离提供正确的能量，即使是像氢原子这种简单的情况也是如此。...他们找到了一种万能的方法：当以一种方式计算某一函数的80%的能量，再以另一种方式计算剩下的20%的能量时，就会出现一个最佳点。这一方法是研究人员经过多年的反复试验找到的，用来估计部分交换和相关函数。
刷新撕裂感的解决办法 如果用户快速刷新颜色差异比较大两种界面效果，容易遇到这种撕裂问题。...出现这个问题的原因： 用户更新显存数据期间，LTDC（H7带的LCD控制器）也在不断的读取显存的数据到显示屏上，如果用户才更新了部分界面数据，后面部分还没有更新，LTDC刷新到显示屏的界面效果出现撕裂感...，即下面这种现象： 解决这个问题的办法： LTDC刷新还在垂直消隐期间就将整个界面刷新完成，而我们如何只知道LTDC在垂直消隐期，通过函数HAL_LTDC_ProgramLineEvent设置刷新到指定行时进入中断即可...核心就是一个显存地址的内容被LTDC刷新到显示屏时，GUIX画布的内容更新到另一个显存，从而实现双缓冲的效果。...DTCM做主RAM 为实现最高性能，使用DTCM做主RAM： 23.5.7 第7步：合理设置任务优先级 三个涉及到GUIX的任务（数值越小优先级越高）： GUIX System Thread
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第一章 最优控制基础 1、一般的最优化问题要最小化的性能指标定义在数域上，而变分问题的性能指标（目标泛函）的定义域是函数的集合。...2、 泛函：从任意定义域到实数域或复数域的映射。...泛函的定义域是函数集，值域是数集，也就是说，泛函是从函数空间到数域的一个映射 3、最优控制问题的四个基本元素：状态方程、容许控制、目标集、性能指标 其中状态方程(关于状态变量和控制变量的常微分方程)...泛函增量：J（x+delta x)-J(x) 类比计算极值的时候函数值的差 线性泛函：若满足齐次性条件和可加性条件，则称之为线性泛函 若泛函增量可以写成函数变分的线性泛函及其高阶无穷小项的两部分加和...，则称泛函对函数x可微，且其中的线性泛函就是泛函变分。
鉴于深度学习方法依赖于局域性的特点，是否可以将相同的策略应用于gKS方案仍是一个重要的未解问题。...模型部分 图 1 这项工作中，作者基于数值原子轨道（numerical atomic orbital，NAO）基组，使用E(3)-等变深度学习DFT哈密顿量（DeepH-E3）方法来模拟从材料结构R到相应的杂化泛函...DeepH-E3从l=0（标量）特征开始，通过嵌入原子序数和原子对之间的距离来初始化。原子对的相对方向也作为l=1, 2...的输入特征，通过对强制应用球谐函数来实现。...理论上，更先进的杂化泛函方法可能会改进对电子结构的描述，但其计算成本远高于DFT-PBE。杂化泛函在描述中是否能保持平带特征是一个基本重要的问题，但由于计算挑战，此前未曾研究过。...两个模型在测试集上的带隙平均误差为15.1和16.0 meV，比PBE和HSE泛函之间的带隙差异小了一个数量级。 图4c–f考察了从非扭曲双层MoS2到扭曲结构的泛化能力。
如我们要统计某个文本文件中“World”出现的次数，可以使用下面的命令。...cat test.txt | grep "World" | wc 函数的组合：将一个函数的输出当成另一个函数的输入，最终把两者合并成一个函数。...下面一步一步实现一个普通的函子： // 首先定义一个容器 由于需要new一个对象 所以这里没使用箭头函数 // 函子只跟提供map函数有关 跟类名是无关的 这里的Container也可以换成其他名称 const...MayBe函子是用来处理函数式编程空值问题的，实现如下： // 定义一个容器 跟上面一样的 就是改了一个名字 const MayBe = function(val) { this.value = val...是不是纸老虎，在说chain方法之前我们先简单的说一下另一个方法join，上面我们创建MayBe函子以后最后都要调用.value来返回真正的值，这里添加一个join方法，如果不为空的时候就返回函子的value
从完全基于数值数据训练的模型开始，向着包含或学习量子力学物理规律的理想模型迈进。本文还回顾了现有的计算方法和ML模型及其相互结合，概述了未来研究的路线图，并确定了改进和创新的领域。...然而，当需要进行不止一次单点计算的现象时，准确性和可扩展性问题会变得非常严重。...为了增加模型的表达能力，通过对隐藏层输出应用激活函数引入非线性。研究表明，当提供正确的架构和参数时，NN是连续函数的通用逼近器，使其非常适合捕捉复杂的统计模式。...DeepMind 21（DM21）通过使用部分电子、电荷和自旋约束的NN优化权重，显著提高了准确性。 考虑到寻找通用泛函的困难，出现了绕过Kohn-Sham（KS）方程的替代方法。...深度学习波函数的另一个技术区别在于，传统模型中的结点面完全取决于行列式，而深度模型中的广义轨道可以改变波函数的结点面。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
