一些不常用的东西

alias less='TERM=linux less'  按回车出现ESCO时解决方法,
如果是less就想上面一样,定义别名转换成linux的字符样式,ssh, putty





今天做一个类似邮件的多选操作时用到了复选框,有关验证与取值以前也做过,记的不是很清楚了,今天弄清白了,记录一下。

表单如下:
<form name="form1" action="test.jsp" method="post" onsubmit="return checkData();">
   <input name="checkall1" type="checkbox" value="0" onClick="checkAllBox(this);"/>全选<br>
   <input name="answer" type="checkbox" value="a"/>A<br>
   <input name="answer" type="checkbox" value="b"/>B<br>
   <input name="answer" type="checkbox" value="c"/>C<br>
   <input name="answer" type="checkbox" value="d"/>D<br>
   <input name="answer" type="checkbox" value="e"/>E<br>
   <input name="answer" type="checkbox" value="f"/>F<br>
</form>

全选及验证javascript如下:
<script type="text/javascript">
function checkAllBox(obj){
 var answer= document.getElementsByName("answer");
 if(obj.checked==true){
  for(var i=0;i<answer.length;i++){
   answer[i].checked = true;
  }
 }else{
  for(var i=0;i<answer.length;i++){
   answer[i].checked = false;
  }
 }
}
function checkData(){ 
 var answer= document.getElementsByName("answer");
 var flag = false;
 for(var i=0;i<income.length;i++){
  if(income[i].checked == true){
   flag = true;
   break;
  }
 }
 if(!flag){
  alert("请至少选择一项");
 }
 return flag;
}
</script>

test.jsp中取值如下:
String[] answer= request.getParameterValues("answer");//这里只取得了选中的项,如果没有选中任何一项,则为null
if(answer!=null){
   for(String i:answer){
      System.out.println(i);
   }
}

JavaScript中如何取到下拉菜单select的文本?

document.formPost.demo.value可以取到所选下拉菜单的值

<script>
//取的当前选种项的text文本
alert(document.getElementById("demo").options[document.getElementById("demo").selectedIndex].text);
</script>

### 深度学习模型训练时无法收敛或学习的解决方案 在深度学习模型训练过程中,模型无法收敛或学习到有效信息是常见的问题。此类问题可能由多种因素引起,包括网络结构设计、数据质量、超参数设置以及优化过程本身等。以下是一些常见原因及对应的解决方案。 #### 1. 数据问题 - **数据分布均**:如果训练数据中某些类别样本过少,可能导致模型偏向多数类,从而影响整体学习效果。可以通过数据增强、重采样或调整类别权重来缓解这一问题。 - **噪声过多或标注错误**:数据中的噪声或错误标签会干扰模型的学习过程。建议对数据进行清洗和预处理,确保标签的准确性。 - **输入特征未归一化**:若输入数据未进行归一化处理,可能会导致梯度更新稳定。通常使用标准化(Z-score)或最大最小缩放(Min-Max)方法进行处理[^2]。 #### 2. 网络结构与初始化 - **网络过深导致梯度弥散/爆炸**:深层网络容易出现梯度弥散或梯度爆炸问题,影响模型收敛。可以采用残差连接(ResNet)、批量归一化(BatchNorm)等方式缓解此问题[^1]。 - **权重初始化当**:合理的权重初始化会导致激活值过大或过小,进而影响训练稳定性。推荐使用He初始化(适用于ReLU激活函数)或Xavier初始化(适用于Sigmoid/Tanh)。 #### 3. 学习率设置 - **学习率过高或过低**:学习率过高可能导致损失函数在极小值附近震荡甚至发散;学习率过低则会使训练速度变慢。可以使用学习率衰减策略(如指数衰减、余弦退火)或自适应优化器(如Adam、RMSProp)来动态调整学习率[^2]。 #### 4. 损失函数与优化器选择 - **损失函数合适**:例如,在分类任务中使用均方误差(MSE)而是交叉熵损失,可能会影响模型的收敛性能。应根据任务类型选择合适的损失函数。 - **优化器选择当**:SGD虽然简单,但容易陷入局部最优;而Adam等自适应优化器通常表现更稳定。可以根据任务需求选择同的优化器,并适当调节动量、权重衰减等参数[^2]。 #### 5. 正则化与防止过拟合 - **过拟合导致验证集性能下降**:当模型在训练集上表现良好但在验证集上较差时,说明出现了过拟合现象。可以引入Dropout、L2正则化、数据增强等技术来缓解过拟合。 - **早停机制(Early Stopping)**:通过监控验证集损失,在损失再显著下降时提前终止训练,避免过度拟合训练数据。 #### 6. 收敛性问题的调试技巧 - **可视化训练过程**:使用TensorBoard或其他工具监控训练过程中的损失曲线、准确率变化等,有助于发现潜在问题。 - **检查是否收敛于局部最优**:尝试同初始化方式或多组超参数组合,观察是否能获得更好结果。 - **改变图像尺寸**:有研究表明,适当调整输入图像大小可能有助于提升模型收敛速度和最终性能,尤其是在CNN任务中[^3]。 --- ### 示例代码:使用PyTorch实现学习率调度与权重初始化 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import StepLR # 定义一个简单的全连接网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) ) # 使用He初始化 self.fc.apply(self.init_weights) def init_weights(self, m): if isinstance(m, nn.Linear): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight) def forward(self, x): return self.fc(x) # 初始化模型、损失函数和优化器 model = SimpleNet() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 每10个epoch降低学习率为原来的0.1倍 # 假设已经加载了训练数据train_loader for epoch in range(30): # 训练30个epoch for inputs, labels in train_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() # 更新学习率 ``` --- ###
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