Zhang Phil

webui-user.bat启动stable-diffusion-webui报错：RuntimeError: Torch is not able to use GPU，AIGC，Python。

这里openai提醒用户，请务必保存好api key，一旦关闭这个弹窗，以后无法再看到 api key，复制，保存api key到一个文件，以备后续使用。android内存泄漏最常见的原因是：持有Activity或者其他组件实例引用导致的，这个引用是非必要的，可以放弃，或者是静态引用。如果已有有效的open ai的api key，则跳过本文（1）（2）（3）（4），直接从（5）开始。MyActivity类持有了一个静态的引用，这个引用是非必要的，可以放弃。把第（4）步获取的API key填写进来。

强化学习可以划分成基于值和基于策略两种。深度强化学习领域，将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法。具代表性的是Q-Learning与Policy Gradient算法。Q-Learning算法与深度学习相结合产生了Deep Q Network，又出现将两种方式优势结合在一起的Actor（Agent）-Critic，PPO（Proximal Policy Optimization）等算法。在监督学习中，实现损失函数、做梯度下降很容易，而且基本上调节参数就能够得到好的结果。但是在

AI：CNN神经网络猫狗分类经典案例，深度学习过程中间层激活特征图可视化基于前文https://zhangphil.blog.youkuaiyun.com/article/details/103581736 ，这一次把前文神经网络在深度学习过程中，中间层的每一层激活的特征图可视化展现出来（中间层激活可视化），取前8层# 深度学习过程中每一层的神经网络激活图。def visible():...

AI：CNN神经网络猫狗分类经典案例猫狗的训练数据可以在kaggle下载：https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog/data本例使用ImageDataGenerator在迭代生成训练数据时候，需要把训练数据和验证，测试数据分类放置到data下面三个不同目录文件夹下。如图：因为有猫和狗两类，所有在data/train目录下，...

AI：训练神经网络模型过程中batch_size，steps_per_epoch，epochs意义batch_size：批大小。batch_size是计算效率和内存容量之间的平衡参数。若为高性能GPU，可以设置更大的batch_size值。神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样...

AI：神经网络在深度学习过程中每层训练的网络参数容量数量计算推导，Python在深度学习的卷积神经网络中，训练的参数的计算公式为：公式1：计算每一层神经网络在深度学习过程中的训练参数个数的常规公式2为：total_params_count = (filter_height * filter_width * input_channels + 1) * number_of_...

import numpy as npif __name__ == "__main__": a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).astype(float) print('平均值') print(a.mean(axis=0)) print('方差') print(np.var(a)) print('标...

AI：Keras神经网络IMDB电影评论二分类模型训练和评估，pythonimport kerasfrom keras.layers import Densefrom keras import modelsfrom keras import optimizersfrom keras.datasets import imdbfrom keras import lossesimpor...

AI：Keras神经网络全连接层多分类问题的训练损失、验证损失和训练精度、验证精度，Pythonimport kerasfrom keras.layers import Densefrom keras import modelsfrom keras import optimizersfrom sklearn.datasets.samples_generator import mak...

AI：Keras编码解码one-hot标签分类，Pythonimport kerasif __name__ == "__main__": print('\none_hot_1') one_hot_1 = keras.utils.to_categorical(np.array([0, 1, 2])) print(one_hot_1) print('\non...

import numpy as npif __name__ == "__main__": a0 = np.array([[1], [2], [3]]) print(a0.shape) a1 = np.array([[1, 2, 3]]) print(a1.shape) a2 = np.array([0, 1, 2]) print(a2.sh...

ReLU激活函数也叫线性整流函数，ReLU是Rectified Linear Unit(ReLU)的简拼。 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plotdef relu(x): return np.maximum(0, x)if __name__ == "__main__": a = np.arange(...

AI：卷积神经网络CNN中全连接层产生和意义全连接层（Fully Connected Layers，FC）在卷积神经网络中相当于分类器的作用。全连接层是怎么产生呢？FC层存在的意义是什么？先看看如何把一个3x3x5的最后一层卷积的输出feature map（特征图），转换成FC中1x4096的形式。其实相当于又做了一层卷积，但是这次的卷积核尺寸是3X3X5（filter，或者称之为滤...

深入浅出理解卷积Convolutional原理和深度学习过程CNN神经网络机理2维卷积是相当简单的操作：从卷积核（1通道时即为典型滤波器）开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在2维输入数据上滑动，对当前输入的部分元素进行矩阵乘法，然后将结果汇为单个输出像素。卷积核重复这个计算转换过程遍历（神经感知）了整张图片，把一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和...

Rolle中值定理的两个数学推论证明中值定理的两个数学推论的证明过程，体现的数学思想比较有趣，我把它备忘记录下来。Rolle中值定理的数学推论1：简单的说吧，就是，假设I区间可微、连续，如果f’(x)=0，那么f(x)=C，C为常数。可以这么理解，比如常见的常数函数f(x)=2这种常数方程，在连续可微的区间I内，永远f’(x)=0，那么f(x)一定是一个常数。证明过程还是要利用中值定理：取x1,x

MATLAB计算黎曼积分曲线围成的面积假设一个曲线方程f(x)= x.^3-x.^2-2*x。f(x)与笛卡尔坐标x坐标轴有交点，如图：计算该曲线与x（1设所求面积为S，那么：但是f(x)与x坐标轴相交形成的两块面积，在x区域[-1,0]为正，[0,2]为负，因此要对[0,2]区域的面积分开计算，分别为：与然后取绝对值相加。matlab: syms x f;f=x.^3-x.^2-2*x;li

傅里叶级数及奇欧函数的延拓傅里叶级数的定义出发，求解函数f(x)的解。需要注意在对奇欧性函数延拓求解时的转换：

Integration by parts积分数学公式推导及图形解释（一）Integration by parts数学公式推导首先看Integration by parts的数学定义：下面开始推导上述公式。微分数学中的已知公式： （等式1）对（等式1）两边同时进行积分运算（以x坐标轴）得到： （等式2）进一步化简和整理（等式2）可得： （等式3）又因为： （等式4）把（等式4）代入（等式3）中，可得

MATLAB计算Integration by parts积分注意案例中的对原积分方程的公式分部处理技巧。MATLAB计算过程比较简单，代码：syms x f; f=x*exp(-x); e=ezplot(f,[0,4]); set(e,'Color','r','LineWidth',0.5);grid on; hold on;int(f,[0,4])结果图：MATL

MATLAB无穷大上的反常积分MATLAB代码一样可以计算反常积分：syms x f; f=log(x) / x^2; e=ezplot(f,[1,10]); set(e,'Color','r','LineWidth',0.5); grid on; hold on; S=int(f,[1,+inf])结果图：MATLAB计算的结果：S =

无界不连续函数积分MATLABMATLAB的处理很简单：syms x f; f=1/x^(1/2); e=ezplot(f,[0,1]); set(e,'Color','r','LineWidth',0.5); grid on; hold on; S=int(f,[0,1]) S = 2图：计算结果：S

比值法判定无穷级数收敛/发散性质MATLAB定理：分析：收敛抑或发散？MATLAB：syms n f; f=(2^n+5)/3^n; L=limit(f,n,+inf)S=symsum(f,n,0,+inf) L = 0 S = 21/2

微分方程数值分析基础：Euler法Euler法作为数值分析的一种方法，主要解决微分方程在求出精确公式没有必要，求不到或者非常困难情况下有用。为数值分析提供了一种渐变的分析手段，但是也要看到，Euler法在多次轮回循环后，极可能积累过量误差，导致计算结果不可靠。误差累积现象和附录1的梯形逼近相似。附录：1，《数值积分的梯形逼近》链接：http://blog.youkuaiyun.com/zhangphil/ar

Newton冷却定理数学公式推导

黎曼积分求解可微曲线的弧线长度假设曲线y=f(x)在区间[a,b]内光滑、可微且连续。那么可以根据微积分求解y=f(x)在a如图：从微分的思想入手建立数学函数式，假设s为曲线上(x,f(x))到(x+dx,f(x+dx))两点连线。这两点在水平方向的长度为dx，在垂直方向的y坐标轴长度为dy，根据直角三角形的勾股定理可知：其中，由f’(x)=dy/dx，得到dy =f’(x) dx从而：即ds的长

Machine Learning 之Logistic回归算法中最小二乘法的Matlab曲线拟合逻辑回归是机器学习（Machine Learning）中常见的机器学习算法，在处理逻辑回归（Logistic Regression）离散数据点集时，最常用的算法是最小二乘法。古代欧洲没有“平方”的叫法，“二乘”其实就是平方。逻辑回归是相对于线性回归而言，线性回归可以较好拟合连续值。但是现实世界中的数据样本

经济金融领域简单数学建模和分析：MATLAB成本曲线方程和销售收入直线方程MATLAB代码：x=[0:0.1:5]; y=9*x; plot(x,y,'r','LineWidth',0.5)hold on;y=x.^3-6*x.^2+15*x;plot(x,y,'b','LineWidth',0.5)hold on;grid on;结果如图1：根据数学图形进行经济现象分析。

matlab三维山峰/山脉/山地曲面数据图可以使用peaks函数。比如直接peaks(80)：peaks(80) z = 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2) - (y+1).^2) ... - 10*(x/5 - x.^3 - y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ... - 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2) peaks(80)的三维数据

AI神经网络激活函数sigmoid及matlab的sigmf神经网络中引入激活函数sigmoid作用是逻辑回归（logistic regression），引入非线性化。数学中的标准sigmoid输出范围是(0,1)。sigmoid的数学定义：在matlab中，对于sigmoid的定义实现是sigmf，但是sigmf包含多个参数：用MATLAB跑出不同的sigmoid函数曲线：x1=-10:0.1:

我写的附录文章1简单介绍了K-means聚类算法。Matlab提供了专用函数kmeans用于聚类的质心。假设随机生成两维样本数据，然后用kmeans算出聚类并标记出质心：r1=randn(5,2)-2r2=randn(5,2)+2X=[r1;r2];opts = statset('Display','final');[idx,C] = kmeans(X,2,'Replicates',2,

主要使用了matlab的meshgrid和mesh网格绘制函数。matlab代码：xi=-20:0.5:20;yi=-20:0.5:20;[x,y]=meshgrid(xi,yi);z=(-x.^2-y.^2);mesh(x,y,z);代码运行结果如图：

主要使用了matlab提供的meshgrid和surf。一个细节是matlab中的 ./ 如果是单数，是一般的数学除法，如果是多维矩阵，则是多维矩阵对应元素的除法。matlab代码：xi=-20:0.3:20;yi=-10:0.3:10;[x,y]=meshgrid(xi,yi);z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2);surf(x,y,z);代码运

拉格朗日中值定理的定义：如果函数f(x)在[a,b]上连续，且在(a,b)可导，则函数f(x)上必有一点p，使得：(f(b)-f(a) )/(b-a)=f'(p)。该定理可以认为如果函数满足拉格朗日中值定理所有条件，那么f(x)上两点连线构成的直线，与过f(p)点的直线平行。MATLAB代码：syms x y; y=x.^2; %绘出y=x*x曲线，黑色线。e1=ezplot(y,[0

线性化微分数学解释Einstein狭义相对论质能方程E=MC^2要理解爱因斯坦在狭义相对论中的质能方程是如何推导出来的，需要先了解数学中的微分方程及其线性化方程的知识。现在先从最简单的微分方程开始。以简单的曲线方程y=x*x和它的切线方程为例。假设取y=x*x上一点(1,1)，过(1,1)点的切线方程很容易求得，根据一般的过曲线上点（a,f(a)）的切线方程公式：f(x)=f’(a)(x-a)+f

机器学习之线性回归的最小二乘法求解假设现在一个普通的一阶线性方程，y=2*x+2*t。t是随机噪音，生成的散列点(x,y)会沿直线y=2*x上下摆动。利用最小二乘法做一次简单的一阶“曲线”拟合。用matlab做数据实验：t=randn(1,101); x=[-10:0.2:10]; y=2*x+t*2; s=scatter(x,y); s.LineWidth = 0.6;

黎曼积分解多条曲线围成的面积：MATLAB假设f(x)=-x^2+2与g(x)=-x两条曲线，两条曲线相交于两点，分别是(-1,1)和(2,-2)，如图，红色曲线是f(x)，绿色线是g(x)：红色曲线和绿色曲线所围成的面积可由黎曼积分求解，显然，积分下限是-1，上限是2：MATLAB代码：syms x f g F; f=-x.^2+2; e1=ezplot(f,[-2,3]); se

指数变化律在Willard Libby的C-14年代测定法中的运用指数变化律可以计算出放射性元素的半衰期关键常数k参数值获得k后，就可以通过指数变化律计算初始值t，t也极为开始的年限这里面的数学建模思想有一定借鉴意义。

数学建模常用的指数变化律最终，导出一个一般性的规律：指数变化律在数学建模中比较常用。另外需要注意本例中数学公式推导的过程，有一些技巧性的东西可以借鉴。

积分计算两条曲线围绕y坐标轴旋转形成的立体体积和附录文章1类似，计算两条曲线y=x^2和y=2x围绕y坐标轴形成的立方体体积，首先要计算积分的上限和下限，根据两者相交的点求出[0,4]。外层大圆R(y)=y^(1/2)和内层小圆r(y)=y/2的面积，把两者相减，得到中空圆环的面积，如图：然后根据体积的积分公式：在y坐标轴方向以dy做积分计算。最后得到体积V的积分计算式：MATLAB计算：syms