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RSS订阅原创 Unity使用Fmod的线程安全大坑！
对EventInstance设置回调函数时，回调函数内不能调用协程。否则会秒崩溃，并且不带任何报错！协程在主线程中执行，但是事件回调是异步在音频线程中执行的。
2024-06-27 01:28:02
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原创 【22-23 春学期】AI作业11-RNN
梯度爆炸指的是在反向传播过程中，梯度值逐渐变大，导致网络权重更新不稳定。而RNN主要用于处理序列数据，它通过循环结构来捕捉时间序列数据中的依赖关系。只要类似这种一串的数据，前后有顺序关系的数据都叫序列数据。BPTT是一种用于训练循环神经网络的算法，它通过沿时间展开网络结构，并使用反向传播算法来更新网络权重。前馈网络是一种单向传递信息的神经网络，它不能处理序列数据，也不能捕捉时间序列数据中的依赖关系。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过引入循环结构来捕捉时间序列数据中的依赖关系。
2023-05-31 01:43:18
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原创 【22-23 春学期】AI作业12-LSTM
通过这样的门控机制，GRU可以自适应地控制信息的流动和记忆的更新，从而更好地解决了长期依赖问题，并且相对于传统的RNN结构，它还能够更好地避免梯度消失和梯度爆炸问题，提高了模型的训练和预测性能。具体来说，遗忘门控制之前的记忆是否需要保留下来，输入门控制新的输入数据对当前记忆的影响，输出门控制当前记忆对输出的影响。GRU中的更新门和重置门可以看做是一个对当前输入和上一时刻隐藏状态的加权平均，其中更新门控制了上一时刻隐藏状态的遗忘和当前输入的融合，而重置门则控制了当前输入和上一时刻隐藏状态的丢弃和保留。
2023-05-31 01:42:51
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原创 【22-23春】AI作业10-经典卷积网络
VGG Net是由LeNet、Alexnet发展而来的，VGGnet相比于Alex-net而言，具有更小的卷积核，都是3x3的，而Alex-net卷积核较大（11x11，7x7，5x5）。第 3 和第 4 层是卷积层，第 6、7、8 层是全连接层，全连接层最后一层是 Softmax 层。CIFAR是一个包含十个分类的彩色图像数据集，共包含60000张32*32的彩色图像（包含50000张训练图片，10000张测试图片），数据集是三通道的，分别是R，G，B3 个通道被广泛用于训练和测试机器学习模型的性能。
2023-05-24 01:03:10
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原创 【22-23 春学期】AI作业8-卷积2
步长：在卷积神经网络中，步长指的是卷积核在输入数据上移动的步数。例如，步长为1意味着卷积核每次移动一步，步长为2意味着卷积核每次移动两步。填充：在卷积神经网络中，填充是指通过向输入数据的边缘添加额外的“0”来保持空间维度。这样可以让卷积核处理边缘像素，并保持输出的空间维度不变。感受野：感受野是神经网络中某一层的神经元对原始输入数据的感知范围。简单地说就是每个神经元能看到的输入数据的区域大小。局部感知：局部感知意味着在卷积神经网络中，每个神经元只与输入数据的一个小区域相连，这使得神经网络能够捕捉到局部
2023-05-09 21:43:52
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原创 【22-23 春学期】AI作业7-卷积
是一种数学运算，其实质是在两个函数之间进行积分运算。在计算机视觉领域中，卷积主要是通过滑动卷积核在输入数据上进行特征提取和图像处理。卷积核是一组固定的权重参数，用于对输入数据进行特征提取和卷积运算。卷积核通常是一个小的矩阵或者是一组矩阵，其大小和形状可以根据需要进行调整。卷积核的大小和形状决定了卷积运算提取特征的方式。是指输入数据中包含了多个通道的信息，例如RGB彩色图像就包含了3个通道的信息，分别是红色通道、绿色通道和蓝色通道。在卷积神经网络中，多通道数据可以通过卷积核的设计实现特征提取和卷积运算。
2023-05-06 01:18:28
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原创 【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础
人工神经网络可以说是深度学习的基础，是深度学习的基础理论和技术，因此，可以说深度学习是基于人工神经网络的。深度学习是人工神经网络的一个更新的进化，是将更复杂的多层网络结构和多模式的学习方法应用到人工神经网络结构中，从而实现更强大和全面的能力学习。所以，人工智能包含机器学习。神经网络是一种层次结构的模型，它由若干个神经元组成，而神经元本身是一个线性函数，它们的输出只是输入信号的加权和。相比之下，深度学习则是使用深层神经网络进行学习，可以自动地学习到更高层次的抽象特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。
2023-04-19 14:57:03
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原创 【22-23 春学期】AI作业4-无监督学习
具体来说，对于高斯混合模型，E步计算隐变量对于每个高斯分量的响应度，M步更新高斯分量的均值和协方差矩阵。它们的区别在于，LDA是一种监督学习算法，它试图将不同类别之间的距离最大化，而PCA是一种无监督学习算法，它旨在最大化数据的方差。一种用于降维的线性技术。基于矩阵分解的文本语义分析方法，通过对文本的词项-文档矩阵进行奇异值分解，得到词项和文档的低维向量表示，并通过向量空间模型进行语义相似度计算。K-means可以看作是最简单的EM算法，它使用了EM算法的思想，但是对于高斯混合模型的假设进行了简化。
2023-04-18 15:39:25
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原创 【22-23 春学期】AI作业3-监督学习
是判别式方法和生成式方法都可以使用的学习方式，无监督学习也可以使用判别式方法，如聚类。：是支持向量机中的一种策略，它允许一定数量的样本数据落在超平面错误的一侧。：是一个度量模型能够适应的数据集复杂度的指标，它越大表示模型的复杂度越高。：是通过构造一个最优的超平面来对数据进行分类的二分类模型。：直接对样本进行分类的模型，不关心样本的概率分布。：通过学习数据的分布概率来生成新的样本的模型。是一种基于实例的判别式方法，是一种基于距离的生成式方法。是可以生成新的数据样本，是不能生成新的数据样本。
2023-03-29 13:39:58
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原创 【22-23 春学期】AI作业2-监督学习
信息熵是一种度量信息量的概念，它用来衡量样本空间的不确定性。：Sigmoid 函数是一种特殊的 S 形函数，它将输入值映射到0到1之间的值，而 SoftMax 函数则是一种多分类器，用于将输入向量映射到概率分布序列。：自适应提升AdaBoost是一个分类算法，它使用弱学习器的组合，来构建一个强大的机器学习模型，它的工作方式是前一个弱学习器来修正后一个弱学习器的错误。：正则化可以帮助模型有效防止过拟合的情况，它做的是在损失函数中添加一些惩罚项，以限制模型中可以学习的参数，从而使模型更为简单，并且更加稳定。
2023-03-15 23:15:27
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原创 MySQL数据库笔记（一）
文章目录前言数据库连接前言数据库真是用完就忘，下学期要开数据库原理与安全，这章先复习一下基本操作，为以后的深入学习做下准备。环境以及可能要用到的工具：数据库：MySQL 5.7编程环境：python 3.7 配合MySQLdb包数据库可视化管理工具：Navicat 15写数据库的很方便的一个ide：DataGrip数据库连接...
2021-01-29 00:04:43
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原创 react+taro小程序：手风琴式卡片的动态实现
目录问题描述1. 手风琴卡片的实现2. 动态决定卡片个数2.1 原始数据的处理2.2 二重map遍历实现动态添加组件3.手风琴单独展开闭合问题4.完整源码问题描述背景：实现教务小程序的一个空教室查询的展示面板。环境：Taro小程序+React+TaroUI实现目标：卡片式手风琴。只注重功能，界面待完善问题：手风琴卡片的实现根据传参，决定添加卡片的数量默认情况下，针对手风琴的展开和闭合状态，是一开全开，一闭全闭。1. 手风琴卡片的实现第一步：将手风琴的AtAccordion套入At
2021-01-16 15:26:57
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原创 React进阶学习笔记（含ES6、webpack）
目录一、生命周期函数一：初始化阶段二：挂载阶段1.`componentWillMount()`2.`render()`3.`componentDidMount()`三：更新阶段1.`componentWillReceiveProps (nextProps)`2.`shouldComponentUpdate(nextProps,nextState)`3.`componentWillUpdate (nextProps,nextState)`4.`componentDidUpdate(prevProps,prev
2021-01-13 19:42:16
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原创 react学习笔记
介绍React.js是由Facebook推出的前端框架，阿里/美团/知乎/去哪儿/网易都有用React。主页特点：函数式编程、使用人数最多的前端框架也拓展出了写小程序的ReactNative 和写VR的React VR.需要有JavaScript基础，最好有es6。和包管理工具经验。会用到npm工具去管理包。环境搭建Node.js安装去官网下载即可，检验安装成功与否的方法：npm -v安装npm的淘宝镜像（cnpm）npm install -g cnpm --registry=http
2021-01-09 22:23:41
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原创 flask无法访问host 127.0.0.1:5000 和0.0.0.0
环境：Windows10、edge浏览器快捷导航一、app.run()的修改host和port无效二、更改host或者port仍然都无效三、更换浏览器四、修复edge无法访问host的问题flask在初始自创的界面成功运行后，发现问题：一、app.run()的修改host和port无效run之后仍然报running on the 127.0.0.1:5000解决方法：尝试在在configurations里修改additional options二、更改host或者port仍然都无效hos
2020-11-04 18:55:03
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原创 第一次安卓作业笔记：一个星座查询app
任务要求：写一个星座查询，进去后先是一个欢迎界面，再之后选择完日期，显示星座图标。一、布局欢迎界面xml文件activity_main为欢迎界面，在B站天哥布局的视频教程基础上。我选用了线性布局LinearLayout。<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><android.support.constraint.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/re
2020-05-30 01:52:22
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原创 机器学习：通过 to 方法调用GPU/CPU
之前在自己写代码时候费尽周折也并没有成功调用CPU。今天在学长给的代码里面看到了device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")print('device:', device)这次竟然成功调用了独显。关于环境，应该是之前配置上成功了一部分，就是安装CUDA和cudnn以及tensorflow-g...
2020-04-14 23:46:31
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原创 机器学习中的类别数CLASS_NUM
在做机器学习训练时出现了报错RuntimeError: Assertion `cur_target >= 0 && cur_target < n_classes’ failed. at C:\w\1\s\tmp_conda_3.7_104508\conda\conda-bld\pytorch_1572950778684\work\aten\src\THNN/gen...
2020-04-14 23:07:59
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原创 通过学习BATCH_SIZE 和epoch，解决内存不足的报错
训练时出现了这种错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0;6.00 GiB total capacity; 4.22 GiB already allocated; 4.91 MiB free; 85.24 MiB cached)运行时错误：CUDA内存不足。尝试分配20.00 MiB（GP...
2020-04-14 22:22:12
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转载 QA-master——逻辑回归
这里尝试使用sklearn库中的LogisticRegression类来做问题分类。对于LogisticRegression多分类问题可以理解如下：给定m个类，训练m个二元分类器(将选取任意一类，再将其它所有类看成是一类，构建一个两类分类器)。分类器j使类j的元组为正类，其余为负类，进行训练。为了对未知元组X进行分类，分类器作为一个组合分类器投票。例如，如果分类器j预测X为正类，则类j得...
2020-04-06 00:01:30
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转载 SVM+LTP进行问题分类
SVM三特征词袋特征（BOW）： 忽略其词序和语法、句法，而将其仅仅看作是一个词集合，在这个集合中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现。例如，对于用户的提问：“国际交流英语考试的中文简称是什么？”，经过分词和词性标注以后，只取词袋特征则得到如下形式： {国际，交流，英语，考试，的，中文，简称，是，什么，？词性特征（POS）： 属于词的语法范畴，利用LTP分词和词性标注工具可以方便地...
2020-04-05 23:59:39
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原创 SVM+逻辑回归实例代码解读笔记
def getlittleLabel() : ''' 得到小类的所有标签 :return: ''' with open(data_path.train_questions, encoding='utf-8') as fin : read_results = [line.split("\t") for line in fin.readlines...
2020-04-05 23:55:26
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原创 在anaconda下配置pyltp
环境：WIN10 x64anacondapycharm一、创建环境首先，pyltp支持的版本是python3.5/3.6，我电脑安装的是python 3.7，根据拿到手的项目文件，利用anaconda为这个项目专门创建了python3.5的一个环境方法一：(base) C:\Users\86152>conda create -n 【环境名】 python=3.5 //创建pyt...
2020-04-02 23:36:14
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原创 爬虫项目笔记（二）：scrapy的main
python 没有理解中的main()方法，但是有if name == “main”这可以看成是python程序的入口Scrapy默认是不能在IDE中调试的,所以from scrapy.cmdline import executeexecute(['scrapy', 'crawl', 'zf'])第二行中代码中的前两个参数是不变的，第三个参数是自己的spider的名字。...
2019-12-06 21:47:39
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转载 小白进阶之Scrapy第一篇（转）
还有其它的问题也是一样··· ，把问题留言下； 等我懒癌过了·· 我改回来！嗯！是等我懒癌结束了，再改。 前面几篇博文，给大家从头到尾做了一个比较高效的爬虫，从这篇起来说说Python的爬虫框架Scrapy；至于为什么要说框架呢？因为啊，框架可以帮我们处理一部分事情，比如下载模块不用我们自己写了，我们只需专注于提取数据就好了；最重要的一点啊！框架使用了异步的模式;可以加快...
2019-12-06 21:45:15
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原创 爬虫笔记（一）
re.compile()def compile(pattern, flags=0): "Compile a regular expression pattern, returning a Pattern object." return _compile(pattern, flags)从定义中看出返回值是一个匹配对象。re.findall()正则模块的findall用来获取...
2019-12-05 20:13:14
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原创 爬虫项目笔记（一）：获取json信息和配置
获取信息在items.py里对元数据初始化import scrapyclass ZhengfuItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() website = scrapy.Field() url = scrapy.Field() type = scrapy.Field() info = scrapy.Field() subty...
2019-12-05 20:12:44
234
空空如也
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