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RSS订阅原创 Lambda函数 解释 例子
lambda函数，也称匿名函数，是Python中一种快速定义小型函数的技巧。它可以在不用完整定义一个函数的情况下完成函数调用，并且通常只在使用一次时使用。lambda函数通常用于需要快速定义短小的函数场景中，如各种回调函数、排序函数、筛选函数等。在这个例子中，我们使用lambda关键字快速定义了一个函数f，它有两个参数：x和y，函数主体内容是相加运算。然后我们将10和20传递给函数f，通过lambda函数完成相加运算并输出30。则是函数的主体内容（通常是一个表达式），它会根据形参返回函数的执行结果。
2023-04-10 20:30:29
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原创 Python内置函数 filter函数 解释 例子
它包含了若干个数字，我们要将其中所有的偶数取出来并组成一个新列表。函数是Python内置函数之一，可用于过滤序列中的元素，并返回符合条件的元素组成的新序列。在这个例子中，我们使用lambda表达式定义了过滤条件。中的每个元素，当元素为偶数时，该元素会被加入到。反之，该元素会被过滤掉。中的每个元素是否符合条件。否则该元素会被过滤掉。是一个函数对象，用于判断。，则该元素会被加入到。
2023-04-10 20:29:31
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原创 深度学习梯度下降为什么要找合适的W？
因此，我们需要寻找一个合理的 W 值使得损失函数最小，而这个过程中，梯度的反方向指向的就是 W 增加时损失函数增加最快的方向。在梯度下降算法中，我们通过计算损失函数对权重 W 的梯度，沿梯度的反方向更新 W的值，让损失函数的值不断地下降。可以看出，权重w和偏置b是决定模型预测结果的重要因素，其中权重w决定了输入x（即房屋的面积）和输出y（即房屋的价格）之间的比例关系，而偏置b则表示输出y和输入x之间的一个偏移量。其中，x代表房屋的面积，y代表房屋的价格，w是权重参数，b是偏置参数。
2023-04-10 17:28:26
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原创 深度学习随机擦除和mask有什么区别？
随机擦除是一种图像数据增强技术，它的基本思想是在输入图像中随机擦除一部分像素，从而生成一个新的、略微不同的图像。需要注意的是，随机擦除和掩码虽然都是用于数据增强的技术，但它们的目的和操作方式有所不同。随机擦除的主要目的是增加数据的多样性和鲁棒性，而掩码的主要目的是强制模型关注重要的特征并减少对不相关特征的依赖。掩码是一种图像数据增强技术，它的基本思想是在输入图像上随机遮盖一部分区域，然后将这些区域标记为不可见，这可以让模型忽略不相关的区域，关注于重要的特征。它们的区别主要在于它们如何处理输入数据。
2023-03-29 22:29:43
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空空如也
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