React原生动画如何实现ReLU (y =0表示负x，y=x表示正x) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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2022-10-03：给定一个正数n，比如6 表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,6 ＜0 或者＞6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0＜= x，y

2022-10-03：给定一个正数n，比如6表示数轴上有 0,1,2,3,4,5,60 或者 >6 的位置认为无法到达给定两个数字x和y，0x，y 表示小人一开始在x的位置，它的目的地是...y的位置，比如x = 1, y = 3给定一个字符串s，比如 : rrlrlr任何一个s的子序列，对应着一种运动轨迹，r表示向右，l表示向左比如一开始小人在1位置，"rlr"是s的一个子序列那么运动轨迹是...：1 -> 2 -> 1 -> 2求，s中有多少个字面值不同的子序列，能让小人从x走到y，走的过程中完全不走出0到n的区域。...比如，s = "rrlrlr", n = 6, x = 1, y = 3有如下5个字面值不同的子序列rr : 1 -> 2 -> 3rrlr : 1 -> 2 -> 3 -> 2 -> 3rrrl :...mut add: Vec = repeat(0).take((n + 1) as usize).collect(); // 一开始小人在x，all[x] = 1, {} all[x

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大话逻辑回归

由于我们有多个样本，每个样本都可以得到一个P(y|x;w)，概率相乘即可得到总的概率。 ? 这个公式如何进一步深化呢？ h(x)是w模型认为的结果，y是期望的输出，y只可能是0或者1。...sigmoid函数的有趣特点是，自变量是负无穷到正无穷，应变量是0到1。越接近0变化越大。导函数是p(1-p)，导函数很有趣。总之，这个函数充满了数学美。逻辑回归大白话前面讲了一大堆公式。...这里x就是收入信息（x为负表示此人现金流为负），y=1表示此人会按时还房贷，我们要得到w。h(x)表示这个人的0～1的信用分。 ? 我们不知道怎么取w，不如先随机地取一个值。然后根据公式进行迭代。...先h(x)估算出了一个概率，和目标值相差y-h(x)。如果目标值y是1，则y-h(x)是正的，否则是负的。当y是1时，如果x是正的，(y-h(x))x就是正的，意思就是说w要加大一点。...如果x很小，h(x)很小，说明离目标很远，适当加一点。如果x是负的，(y-h(x))x就是负的。意思是说w要变小一点。同样道理，当y为0时，若x为正，(y-h(x))x为负，说明w应该变小。

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深度学习项目实践，使用神经网络分析电影评论的正能量与负能量

本节我们将神经网络技术直接运用到具体的项目实践上，我们用神经网络来判断用户在网络上编写的影评中包含的是正能量还是负能量，如果对电影正能量的影评越多，电影的票房便会越好，负能量影评越多，电影票房可能就会暗淡...train_lables用来存储对应影评是正能量还是负能量，1表示正能量，0表示负能量。接下来我们尝试根据train_data中给定的单词频率，把单词还原回来。...= vectorize_sequences(train_data) x_test = vectorize_sequences(test_data) print(x_train[0]) y_train...对应的函数是relu(x) = max(0, x) model.add(layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10000,))) #第三层有...接着我们看看网络对每一条测试文本得出它是正能量的几率： model.predict(x_test) 代码运行后结果如下： ? 网络对每一篇影评给出了其是正能量的可能性。

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CSS进阶

， y轴缩放倍数） (sc) 一般情况下，scale值只设置一个，表示x , y轴等比缩放，大于1表示放大，小于1表示缩小 .box:hover img { ...添加给父级目的是为了方便感受眼睛到屏幕的变化 perspective: 值取值（正/负）：像素单位数值（800 ~ 1200）【指的是眼睛到屏幕的距离】...x，y，z 取值为0-1之间的数字旋转方向判断：左手法则判断旋转方向: 左手握住旋转轴, 拇指指向正值方向, 手指弯曲方向为旋转正值方向。...如果有2个时间值，第一个时间表示动画时长，第二个时间表示延迟时间。 linear表示匀速重复动画和最后执行状态不能同时使用。...匀速和逐帧不能同时使用速度曲线：默认快慢快（一般要求匀速执行） ---- 精灵图动画使用 steps实现逐帧动画。

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【深度学习基础】多层感知机 | 多层感知机概述

（一）线性模型可能会出错例如，线性意味着单调假设：任何特征的增大都会导致模型输出的增大（如果对应的权重为正），或者导致模型输出的减小（如果对应的权重为负）。有时这是有道理的。...我们的数据可能会有一种表示，这种表示会考虑到我们在特征之间的相关交互作用。在此表示的基础上建立一个线性模型可能会是合适的，但我们不知道如何手动计算这么一种表示。...0，仅保留正元素并丢弃所有负元素。...), 'x', 'relu(x)', figsize=(5, 2.5)) 当输入为负时，ReLU函数的导数为0，而当输入为正时，ReLU函数的导数为1。...该变体为ReLU添加了一个线性项，因此即使参数是负的，某些信息仍然可以通过： \operatorname{pReLU}(x) = \max(0, x) + \alpha \min(0, x) \tag

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如何用原生 JS 复刻 Bilibili 首页头图的视差交互效果

，按顺序拆开来分别是：x 轴系数：(1,0)y 轴系数：(0,1)偏移绝对值：(0,0)我们把第一个坐标点表示在如下的坐标轴上：图片第二个点是在 y 轴上：图片通过这两个点与原点我们可以确定一个图形：（...，往这两个系数乘上一个缩放倍数（假设为 s）即可，公式表示如下：matrix(s * x, 0, 0, s * y, 0, 0)而平移就更简单了，第三个坐标点即代表平移的 x y 值，例如我们将图形向右平移...(100px);如果图形向左偏移，那么 x 就加上负的 100，如何上下平移相信也不用我多说了吧。...我们继续看另一个点，还是把变化与夹角的三角形画出来：图片同样地，得到下面的正余弦：正弦余弦图片图片然后得出坐标点：x' = y * sin(θ)y' = y * cos(θ)矩阵第二个坐标为 ( 0 ,...1 )，将 y = 1 代入得到这个点的坐标为： ( -sin(θ) , cos(θ) )，注意这个点的 x 是在负半轴上，所以要加上负号。

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华为 | LTV预测：基于对比学习的多视角模型

给出的概率密度的负对数似然，公式如下 L_l = -log[1+exp(\theta')] 其中y是样本的LTV标签，这个损失函数的优化过程是让模型找到更好的 \theta 来参数化f(x)，从而最大化训练样本的...b_l) \\ \hat{y}_l = ReLU(w_l h_l + b_l) 损失函数使用的是MSE，标签加1的处理是为了保证非负性 L_l = (\hat{y}_l - \lg(1 + y))^2...\dots, \hat{y}'_N], [\hat{y}''_1, \dots, \hat{y}''_N] 受到BPR损失的启发，通常假定正样本的购买概率大于负样本。...但平均而言正样本应该比负样本具有更高的购买倾向。因此首先计算正样本和负样本的平均购买概率，分别表示 \hat{p}_{+} 和 \hat{p}_{-} 。...>0}[L_d(i) + L_l(i) + L_c(i)] 其中二元分类损失和对比损失是在所有样本上计算的，而回归损失仅在正样本上计算。

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深度学习基础知识总结

如何定义正负样本？召回正负样本定义：正样本为曝光点击样本，负样本为随机采样样本。（曝光未点击样本有偏差）排序正负样本定义：正样本为曝光点击样本，负样本为曝光未点击样本。...由于尚未到达归因结束的时间，因此这部分负样本随时间推移有可能因为用户的突然转化，而变成正样本。因此，转化时间以内的样本需要每天更新一次 label。...该类方法在建模中通过显示建模一个成交是否可能发生在观测窗口外的概率 p(d>w_o|y=1)来实现基于观测分布的label纠偏，即：编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）该类方法虽然理论上可以实现无偏建模...ReLU 数学公式：函数公式是 f(x)=max(0,x)\\ ReLU非线性函数图像如下图所示。...这里以朴素贝叶斯为例，我们要求的目标可以通过： P(x,y) =P(x|y) P(y) 求出输入输出的联合概率分布，然后通过贝叶斯公式： P(y|x)=\frac{P(x|y) P(y)}{P(x)

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iOS开发之仿射变换示例总结

在之前的博客中，我们聊过仿射变换的东西，不过是使用的放射变换来实现的动画，关于该部分内容请移步于《iOS开发之各种动画各种页面切面效果》。...左上角是原点，x轴右为正，左为负，y轴上为负，下为正。下方就是iPhone的屏幕坐标系。平移时也是采用下方的坐标系结构。 ? 下方就是对ImageView的平移的效果。...在缩放的过程中分为x方向上的缩放和y方向的缩放。x和y分别表示在x轴和y轴上缩放的倍数，如果x或者y为负数的话，那么将相应的视图翻转后在进行缩放，运行效果如下所示。 ?...实现上述效果也是比较简单的，代码就下方一行，如下所示，x就表示x轴上的缩放量，y就表示y轴上的缩放量。 ?...旋转是是按照弧度进行旋转的，一圈是0-2∏，如果弧度为正，则是顺时针旋转，如果弧度为负，则是逆时针旋转。具体运行结果如下所示： ? 实现上述效果的代码也是比较简单的，具体代码如下所示： ?

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目标检测中的Anchor-free回顾

1.1 边界框的表示形式一般目标检测的边界框使用(x，y，x，y) 和 (x，y，w，h) 之类的坐标表示，但FCOS是不同的，FCOS是从一个点开始，然后使用该点与ground truth之间的垂直和水平距离...因此，对于Yxyc=1，表示在当前中心点 (x, y)位置的物体类别是 c ，Yxyc=0 则表示当前这个坐标点不存在类别为 c 的物体，而 Yxyc=(0,1) 的坐标点是困难样本。...因此，CenterNet中正样本就是高斯核的中心点，高斯核中心附近的点是困难样本，不在高斯核内的都就是负样本。至于困难样本是正样本还是负样本，我认为很难界定。...2.5 wh回归假设图像上的第k个物体的类别为c，它的包围框为(x1,y1,x2,y2)，中心点为pk，对于这个物体，预测一个尺寸sk=(x2-x1,y2-y1)，那么L1损失函数可以表示为： ?...（2）目标的GT中心落在对应的feature map bin的都是正样本；第二阶段的正样本分配原则：将 GT 和第一阶段产生的伪框的IoU大于0.5的认为是正样本，小于0.4为负样本，在此之间的忽略不计

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【Python贪吃蛇】：编码技巧与游戏设计的完美结合

设置蛇的长度 snake = [[0, 0], [0, 10], [0, 20]] 这里初始化了蛇的三个部分，每个部分由一个列表表示，列表包含两个元素，分别代表蛇的x和y坐标。...蛇移动的方向 aim = [0, 10] aim列表定义了蛇的移动方向，其中第一个元素是水平方向（向右为正，向左为负），第二个元素是垂直方向（向下为正，向上为负）。这里，蛇默认向上移动。...设置食物 food = [-10, 0] food列表定义了食物的初始位置，同样使用x和y坐标表示。这里食物的初始位置是(-10, 0)。...参数作用 aim[0] = x：这行代码将水平方向的移动增量更新为参数 x 的值。如果 x 为正，蛇将向右移动；如果为负，则向左移动；如果为0，则蛇的水平位置不变。...aim[1] = y：这行代码将垂直方向的移动增量更新为参数 y 的值。如果 y 为正，蛇将向下移动；如果为负，则向上移动；如果为0，则蛇的垂直位置不变。

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深度学习4大激活函数

该函数是一个连续可导的函数；通过导数函数的图像能够观察到：0点时候，导函数的值最大，并且两边逐渐减小缺陷从导数函数的图像中观察到，X在正无穷大或者负无穷小的时候，导数（梯度）为0，即出现了梯度弥散现象...Sigmoid或者Tanh函数函数的输出不是以0为均值，收敛慢 Dead Relu问题：在负输入部分，输入的值为0，从而梯度为0，导致参数无法更新，造成神经元死亡；在实际处理中，我们可以减少过多的负数特征进入网络...Leaky ReLu 函数 Leaky ReLu 函数是为了解决Relu函数负区间的取值为0而产生的。...Leaky Relu函数图像 """ a = 0.01 # 斜率a的取值 return np.maximum(a * x, x) # 通过np.maximum函数实现 def..._': plot_Leaky_relu() 特点具有和ReLu完全相同的特点，而且不会造成Dead ReLu问题函数本身的取值在负无穷到正无穷；负区间梯度也存在，从而避免了梯度消失。

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嵌入式AI快速入门课程-K510篇 (第四篇 AI概念及理论知识)

（1）和负类（0），假设我们使用感知机进行分类时，假设原来的某点的正确类别是正类，y=1，算法将它判断为负类，即y=0，如下图所示：可以看到上图中的蓝色样本点分类错误了，以这个蓝色点为例我们就可以知道...，该点的： x_1w_1+x_2w_2+b0 感知机输出的值为0，所以才会将蓝色点分为负类(0)，蓝色点正确的类别是正类(1)，那么我们进行更新应该是将权重和偏置增加使得其感知机输出的值大于0...绿色的感知机分类器，主要是判断样本是位于y轴的正区间还是负区间。紫色的感知机分类器，主要是判断样本是位于x轴的正区间还是负区间。...从上面这两个感知机分类器中获得分类器结果后，对比两个结果是否一致，一致为正样本，不一致为负样本。将预测结果为正的类，分类为正样本；将预测结果为负的类，分类为负样本。...这个判断标准叫做损失函数，损失函数是度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

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IOS控件动画的一种通用方法

最近在做一个垂直弹幕控件 , 在做控件动画时费了不少心思, 这里分享一些心得. 前言关于动画, 我们一般使用UIKit提供的动画来实现....以上参数在矩阵中的表示为： ? [ 1 ] 运算原理：原坐标设为（X,Y,1）; ?...[aX + cY + tx bX + dY + ty 1] = [aX dY 1]; 可见，这个时候，坐标X按照a进行缩放，Y按照d进行缩放，a，d就是X，Y的比例系数，其实这也就是函数 CGAffineTransform...[aX + cY + tx bX + dY + ty 1] = [Xcosɵ - Ysinɵ Xsinɵ + Ycosɵ 1] ; 可见，这个时候，ɵ就是旋转的角度，逆时针为正，顺时针为负。...对于CGAffineTransformMake(a,b,c,d,tx,ty) ad缩放bc旋转tx,ty位移应用如何做一个指定锚点的缩放动画.

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干货 | 深入理解深度学习中的激活函数

假设网络原本应该得到的输出为y。网络产生的输出为y′y'y′。应该得到的输出与实际得到的输出之间的差值(y−y′)(y-y')(y−y′)被转换为损失函数(J)(J)(J)的度量。...当x=0x=0x=0时，斜率在这个点是没有定义的，不过这个问题在实现的过程中通过选择左或者右梯度解决。...0时，会有个很小0.1的正斜率。...这赋予了神经元在负区域内选择最好斜率的能力，因此，他们可以变成单纯的ReLU激活函数或者Leaky ReLU激活函数。 ...从图十四中我们可以观察到swish激活函数在x轴的负区域内末端的图像形状与relu激活函数是不同的，这是因为swich激活函数即使输入的值在增加，它的输出也可以减少。

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使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

#激活函数使用ReLU a=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)) yhat=tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)) #定义交叉熵为损失函数，训练过程使用...rdm.rand(data_size, 2) #定义规则给出样本标签，所有x1+x2正样本，其他为负样本。...Y，1为正样本 Y = [[int(x1+x2 x1, x2) in X] with tf....X[start:end],y:Y[start:end]}) # 每1000次输出一次结果 if i % 1000 == 0 :...rdm.rand(512,2) 表示随机生成 512 个样本，每个样本有两个特征值。

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Python人工智能 | 十三.如何评价神经网络、loss曲线图绘制、图像分类案例的F值计算

Positive（FP）：错误预测出的正样本个数（本来是负样本，被预测成正样本） True Negative（TN）：正确预测出的负样本个数（预测为负例，实际为负例） False Negative（FN...）：错误预测出的负样本个数（本来是正样本，被预测成负样本）其中，TP和TN都是预测正确，FP和FN都是预测错误。...准确率（precision）：准确率是精确性的度量，表示正确预测的正样本数占所有预测为正样本的数量的比值，也就是说所有预测为正样本的样本中有多少是真正的正样本。...召回率（recall）：又称为查全率，是覆盖面的度量，表示正确预测的正样本数占真实正样本总数的比值，也就是能从这些样本中能够正确找出多少个正样本。...灵敏度（sensitive）：表示所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力。特效度（specificity)：表示所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力。

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深度学习基础知识（一）--激活函数

输出不是zero-centered，因为sigmoid的输出一直都是正值，会让本层的输出均为正或者均为负，在寻找最优解时会走一个折线（zigzag现象），降低了收敛速度。...[relu曲线] relu6 如果对relu不加限制，其输出值就是0到正无穷大。relu6就是在relu的基础上增加一个抑制最大值，当x>6时，其导数也为0....加了1是为了保证非负性。和relu一样不会有梯度饱和问题，缺点是和sigmoid一样计算量大。...[swish曲线] h-swish 通过公式可以看出swish的计算量也很大，h-swish是使用relu6来近似swish，如下图 [h-swish公式] [hswish曲线] 代码实现最后列举下常用激活函数的代码实现...def relu(x): """ relu activation 公式: y = max(0,x) """ y = np.where(x > 0, x, 0

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一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础-激活函数（二）

Sigmoid非线性激活函数的数学表达式为：其中e是纳皮尔常数，其值为2.7182...优点输出范围有界： Sigmoid 函数的输出范围在 0 到 1 之间，这使得它在表示概率或概率分布时很有用。...数学表达式如下：f(x)=max(0,x)优点非线性性质： ReLU 函数引入了非线性变换，使得神经网络可以学习更加复杂的数据模式和特征，从而提升网络的表达能力。...(0, x)# 生成一组输入值x = np.linspace(-10, 10, 100)# 计算对应的 ReLU 输出y = relu(x)# 绘制输入和输出曲线plt.figure(figsize=(...当输入接近正无穷时，Tanh 函数的输出趋近于 1，而当输入接近负无穷时，输出趋近于 -1。当输入接近零时，输出在 0 附近。...缺点梯度消失问题：当输入接近正无穷或负无穷时，Tanh 函数的导数接近于零，这可能导致梯度消失的问题，特别是在深度神经网络中。

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React动效，真的这么丝滑么

每个前端萌新都有个实现酷炫动效的理想。 ? 使用React技术栈如何才能快速实现酷炫动效？今天向大家推荐一个动效库 —— Framer motion。怎么用？...他们渲染的结果与对应的原生组件完全一致，并在其之上增加了一些动画和手势相关的props。...: 1, y: 0 }} > Hello World!...例子中y轴方向距离会从-50变为0，透明度从0变为1。 unmount动画在做删除所选项或翻页时，组件unmount时的动画效果很重要。...: { initial: { opacity: 0, x: -50 }, animate: { opacity: 1, x: 0

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