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如果两张表中的数据没有多余的数据，下面这些个查询的结果都是一样的。1.普通内链接查询条件;2.隐式内链接查询条件；3.左外链接查询4.右外链接查询如果两个表中有多余的数据，使用左链接，查询出的结果先把左表所有的数据全部都查询出来，再把两个表中有关联的数据查询出。如果两个表中有多余的数据，使用右链接，查询出的结果先把右表所有的数据全部都查询出来，再把两个表中有关联的数据查询出。
2025-03-18 17:19:23
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原创 若依本地部署（前后分离版本）
（与上文中配置redis前几步过程相同）在系统变量中新建两个新的环境变量：1、变量名：M2_HOME变量值：Maven 的安装路径2、变量名：MAVEN_HOME变量值：Maven 的安装路径。
2025-03-11 09:58:17
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原创 HTML标签+css选择器
属性border添加边框，cellspacing单元格之间的距离，cellpadding设置单元格的填充度，widthheight设置表格宽高。a超链接标签：属性target设置资源打开窗口的方式，_blank新窗口打开，_self本窗口打开，name指定窗口打开。规则3：同级别长度下，css代码按顺序执行，后边的样式把前边的样式覆盖（不同样式叠加，同一样式覆盖）textarea标签：多行文本域，rows设置行数，cols设置每行字符数，页面中可改变大小。规则1：选择器写的越准确（越长），优先级越高。
2025-01-18 21:37:35
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原创 NNDL 作业13 优化算法3D可视化
1. 学习率衰减过快，发生早停现象：随着训练的进行，该算法会累积历史梯度的平方和，导致学习率不断减小，在训练后期，学习率可能会变得非常小，甚至接近于零，导致训练过早停止。在速度上明显快于其他几种算法，开始该算法会朝错误的方向震荡，然后再修正，该算法还可以快速收敛到局部最小解，并解决鞍点问题。为“之”字形，这是由于y方向上更新变化大，而y方向上变化小，由于梯度的随机性质，梯度搜索轨迹要很嘈杂（产生动荡）2. 收敛快速：由于学习率的自适应调整，该算法在训练初期可使用较大的学习率，有助于收敛速度的提升。
2023-12-31 21:00:00
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原创 NNDL 作业12 优化算法2D可视化
是一种自适应学习率的梯度下降优化方法，在每次迭代中，会根据之前的梯度信息自动调整每个参数的学习率。在每次迭代中计算每个参数的梯度平方和，并使用这些平方和来调整学习率，这样就可以使用较小的学习率来解决那些更难优化的参数，而使用较大的学习率来解决更容易优化的参数。主要用于解决梯度下降中的学习率调整问题。在梯度下降中，每个参数的学习率是固定的，但在实际应用中，每个参数的最优学习率可能是不同的。该算法通过自动调整每个参数的学习率来解决这个问题，它在每次迭代中维护一个指数加权平均值，用于调整每个参数的学习率。
2023-12-24 18:38:13
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原创 NNDL 作业11 LSTM
E为损失函数，由于LSTM中通过门控机制解决了梯度问题，输入门、输出门和遗忘门非0即1且为相加关系，梯度能够在LSTM中传播，减小了梯度消失发生的概率；门为0时，上一刻的信息对当前时刻无影响，没必要接受传递更新参数。
2023-12-17 22:00:00
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原创 NNDL 作业9 RNN-SRN
nn.RNNCell是简单的循环神经网络单元，类似于其他网络单元，如nn.Linear和nn.ReLU。它可以用于构建自定义RNN层。nn.RNNCell接受输入和隐藏状态，并输出新的隐藏状态和输出。nn.RNNnn.RNN是通用的循环神经网络层，具有短期记忆能力，可以处理序列数据。与nn.RNNCell不同，nn.RNN可以处理批量的输入数据，并在每个时间步都应用相同的RNN单元。它接受一个序列的输入张量，以及初始隐藏状态（如果有的话），并返回输出张量和最终的隐藏状态。
2023-12-02 19:00:00
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原创 卷积 导数 反向传播
对于全连接层，可以按DNN的反向传播算法求该层的W，b的梯度，而池化层并没有W，b，也不用求W，b的梯度。只有卷积层的W，b需要求。这里与DNN过程相似，区别在于对于含有卷积的式子求导时，卷积核被旋转了180度，即rot180()。此时卷积核并没有反转，主要是层内的求导，而不是反向传播到上一层的求导。其中，upsample函数完成了池化误差矩阵放大与误差重新分配的逻辑。是高维张量，而b只是一个向量，不能像DNN那样直接和。举例表示：假设池化区域为2×2，则。,因此矩阵内对应元素均相等，即。
2023-11-27 17:32:49
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原创 基于CNN的XO识别
以GoogLeNet的3a模块为例，输入的feature map是28×28×192，3a模块中1×1卷积通道为64，3×3卷积通道为128,5×5卷积通道为32，如果是左图结构，那么卷积核参数为1×1×192×64+3×3×192×128+5×5×192×32，而右图对3×3和5×5卷积层前分别加入了通道数为96和16的1×1卷积层，这样卷积核参数就变成了1×1×192×64+（1×1×192×96+3×3×96×128）+（1×1×192×16+5×5×16×32），参数大约减少到原来的三分之一。
2023-11-16 19:30:00
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原创 卷积神经网络（1）
定义类的构造函数。当创建一个Conv2D类的实例时，需要传入一个参数，表示卷积核的大小。W这行代码创建了一个二维卷积核。这个卷积核是一个2x2的矩阵，其值是由numpy数组重新调整尺寸得到的。这个卷积核可以看作是对输入数据进行卷积操作的权重矩阵。根据输入数据和卷积核的大小，创建一个输出矩阵output，其大小为输入数据减去卷积核大小加1后的结果。两层循环遍历输出矩阵的每一个元素，对应每一个位置进行卷积操作。这行代码实现了卷积操作。它将输入数据X与卷积核。
2023-11-13 23:00:00
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原创 实验九 前馈神经网络（5）
在pytorch中，使用torch.utils.data.Dataset类加载minibatch的数据，torch.utils.data.DataLoader API可以生成一个迭代器，其中通过设置batch_size参数来指定minibatch的长度，通过设置shuffle参数为True，可以在生成minibatch的索引列表时将索引顺序打乱。前馈神经网络具有更强的泛化能力，能够通过学习复杂的特征和模式来提高分类准确率，而Softmax回归的泛化能力较弱，但训练速度通常比前馈神经网络快。
2023-11-02 10:04:17
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原创 基于前馈神经网络的二分类任务
初始化方法（__init__)，接收到的input_size表示模型需要处理的数据的维度，output_size表示输出的数据的维度，weight_init表示权重初始化的方法（默认使用的是标准正态分布初始化），bias_init表示的是偏置初始化方式（默认使用0初始化）。使用super（）函数调用父类（Optimizer）的构造函数，在创建一个BatchGD的实例时，会同时调用Optimizer的构造函数，并使用传递的参数（init_lr和model）进行初始化。如果^y和y越远，交叉熵越大。
2023-10-29 11:07:54
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原创 在Softmax回归的风险函数中，如果加上正则化项会有什么影响？
加入正则化后，更新参数时需要减去2λW，使得参数不会过大，不会造成溢出的错误，防止过拟合。总的来说，通过添加正则化项可以有效控制模型的复杂度，避免过拟合，并提高模型的泛化能力。但需要注意的是，正则化项的系数需要合理选择，过大或过小的正则化系数都可能导致模型表现不佳。在Softmax回归的风险函数中，如果加上正则化项会有什么影响？
2023-10-10 22:34:45
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原创 【23-24 秋学期】NNDL 作业2
但对于回归问题，我们往往不需要关注类别概率的差异，而是更关注具体的数值预测，因此交叉熵损失函数在回归问题中并不适用。但对于分类问题，分类标签通常是离散的，不是连续的，因此平方差损失函数会在分类问题中会产生不合理的结果。例如，在二分类问题中，预测结果为0.9，实际标签为1，平方损失函数会得到0.01的损失。但对于分类问题，我们更关心的是正确分类与错误分类之间的差异，而不是具体的差值。分别计算模型的精确率、召回率、F1值以及它们的宏平均和微平均。2. 计算每个类别的精确率、召回率和 F1 值求和。
2023-09-24 21:55:26
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空空如也
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