Archive for the ‘区块链’ Category

column函数是什么意思?

Posted by admin On 8月 - 12 - 2022

Column函数用于返回引用单元格或单元格区域的列号。

COLUMN函数返回数组中列数的实例。

Row_num、column_num和area_num必须指向reference中的单元格;否则,函数INDEX返回错误值REF。

引言在开始学习今天的内容之前,我们先做一个简单的测试:下面各位打开一个空表,输入1,然后下拉。

这里介绍一种笔者常用的,那就是在函数栏输入=(数值或表达式)^(1/开方数),实操如下:1、新建一个Excel表格,为了方便演示并输入一定数据,如下图。

Column函数用于返回引用单元格或单元格区域的列号。

**绝对引用$的快捷键:**在输入单元格区域后,直接按:F4,即可进行锁定,连续按F4两次锁定行(数字),连续按F4三次锁定列(字母),连续按F4四次不锁定。

如果Reference为引用单个单元格,则返回该单元格的列号。

另外,大家都知道在excel中直接拖动公式,函数中单元格会跟着变动,但是有的时候我们需要锁定在固定的单元格区域中进行查找,这时我们可以就需要加上:**绝对引用**。

column(F6)则返回F6单元格的列数为6.如下还是上面案例,需要查找出甲的1月-12月每个月工资,这时我们在vlookup函数中的查找的列数中输入:column(),则刚好从B11单元格返回第2列,C11单元格返回第3列,依次类推。

**下图中B2单元格的公式为=COLUMN(C4),结果为3,也就是C4单元格所在列的列号。

如果省略reference,则假定为是对函数COLUMN所在单元格的引用。

column函数的语法是column(reference。

对数函数及其运算

Posted by admin On 8月 - 11 - 2022

另外,在科学计数中常使用以无理数e=2.71828···为底数的对数,以e为底的对数称为自然对数(naturallogarithm),并且把logeN记为InN。

因此指数函数里对于a的规定,同样适用于对数函数。

当a\uf03e1时,yax\uf03d是增函数,当01\uf03c\uf03ca时,yax\uf03d是减函数。

对数函数的图象和性质定义)10(log\uf0b9\uf03e\uf03daaxya且底数1\uf03ea10\uf03c\uf03ca图象定义域),0(\uf02b\uf0a5值域R单调性增函数减函数共点性图象过点(1,0),即01log\uf03da函数值特征),1);0,()1,0(\uf02b\uf0a5\uf0ce\uf02d\uf0a5\uf0ce\uf0de\uf0cexyx),0\uf02b\uf0a5\uf0ce\uf0dey),1);,0()1,0(\uf02b\uf0a5\uf0ce\uf02b\uf0a5\uf0ce\uf0de\uf0cexyx0,(\uf02d\uf0a5\uf0ce\uf0dey对称性函数xyalog\uf03d与xya1log\uf03d的图象关于x轴对称4.对数函数与指数函数的比较名称指数函数对数函数一般形式)1,0(\uf0b9\uf03e\uf03daaayx)1,0(log\uf0b9\uf03e\uf03daaxya,对数函数的底数为什么要大于0且不为1?【在一个普通对数式里a<0,或=1的时候是会有相应b的值。

由于Nab\uf03d\uf03e0故logaN中N必须大于。

**2.6**对称性:y=logax和y=log(a)x的图象关于x轴对称。

对数函数公式

Posted by admin On 8月 - 11 - 2022

图像关于直线y=x对称,对数函数与X轴的交点(1,0)与指数函数与Y轴的交点(0,1),恰好是关于y=x的两个对称点。

即loga10\uf03d;(3)yx\uf03dlog2,yx\uf03dlg当x\uf03e1时,图象在x轴上方,当00\uf03c\uf03cx时,图象在x轴下方,yx\uf03dlog12与上述情况刚好相反;(3)当a\uf03e1时,若x\uf03e1,则y\uf03e0,若01\uf03c\uf03cx,则y\uf03c0;当01\uf03c\uf03ca时,若x\uf03e0,则y\uf03c0,若01\uf03c\uf03cx时,则y\uf03e0;(4)yxyx\uf03d\uf03dloglg2,从左向右图象是上升,而yx\uf03dlog12从左向右图象是下降。

当今中学数学教科书是先讲「指数」,后以反函数形式引出「对数」的概念。

对数运算法则(ruleoflogarithmicoperations)一种特殊的运算方法.指积、商、幂、方根的对数的运算法则。

如果说用传统的方法进行清洗的话,相对来说可能会出现众多的问题。

魔兽世界怀旧服AUX拍卖行插件 安全下载

Posted by admin On 8月 - 10 - 2022

你可以选择单价及竞标状态的显示方式。

拿德拉诺为例,版本初开,大家追求副本进度,各专业制造装备和铭文套牌饰品是提升装备的快捷途径。

下载地址:_https://img.nga.178.com/attachments/mon_201909/16/hcQ5-7skbK1z.rar?filename=aux-addon.rar_(复制链接进浏览器即可)**相关攻略推荐:****想要了解更多关于游戏内界面代码的玩家可以点击右边的链接_>>>《魔兽世界怀旧服》界面代码介绍_****想要了解更多关于游戏内插件的玩家可以点击右边的链接_>>>《魔兽世界怀旧服》插件推荐_**,**本文来源于NGACN,作者:lbmgiii;原文地址:【****点我查看****】转载请注明出处!**今天早些时候,有玩家反馈在使用拍卖行插件(TSM)进行扫描上货时,发现自己的交互速度变慢了很多(完成同等操作所需的时间会突然增加数倍),社区经理Kaivax在该帖内对此进行了回复,表示这是因为他们推送了一个限制拍卖行自动化插件行为的在线修正。

那么要塞产出的矿草以及专业小屋里的专业材料,就成为了每天的基础收入。

心中郁闷如何破,请看学霸地精教你玩转拍卖行。

你可以以铜币为单位设置一个价格限制,一旦你的出价超过这个限制系统将会警告你,并弹出窗口寻求你的确认。

单价显示仅在物品成堆叠(大于1)时候开启。

当前仅用于价格历史记录。

并可以让你轻松收获您辛苦攒来的拍卖所得金币。

我每日从拍卖行采购的基础材料货物平均有3WG以上,用来做各种专业加工然后再出售,对于这部分物品的收入,我个人喜欢在原材料的基础上增30-35%的利润出售。

全球魔兽世界拍卖行物品实时更新,大小地精玩家的最爱,可以查看角色、使用拍卖行、查看公会活动等等!

软件特色1、简单方便的信息分享功能,让你跟魔兽世界联系更紧密2、收取拍卖成功所获得的,以及未得标所退还的金币。

第一部分基础收入首先,每天花20分钟上来打理一下自己的要塞,这几乎是所有WOW玩家都会做的日常工作。

Auctioneer能够对比拍卖物品的热销价格和NPC的销售价甚至能够对比一个物品附魔分解以后的潜在价格,这样你要在拍卖行买东西这方面得到更多的金币,分解它或者卖给NPC。

使用方法也非常简单:手机下载魔兽世界英雄榜,登陆后,再进入手机拍卖行。

我们没必要全部都熟练应用。

同时可以攥着刚刚赚得的金币,选择在波谷的时候低价买进徽章充值,如此一出一进也至少能白捡上万G呢。

根据所学专业选择方向

根据所学专业选择方向主要是根据自己的专业来选择,因为加工成成品利润会更好。

当然地精学问博大精深,涉及各个领域,都能写本10万字的书了,我们今天就从地精的入门功课,拍卖行倒买倒卖材料和装备来讲起。

转帖请务必保留以上内容原作者Xenith先生的许可函:Iwouldbehappyforyoutotranslatetheebookandpostit,providedthatyoudogivealinktowowgoldstimulus.comasyoustate.Thankyoufortakingthetimetoaskpermission.Somanypeoplejuststealcontentthesedays.Itsapleasantchange!:)Goodluck,andpleasesendmealinktothetranslatedversionwhenitisposted,XenithAutioneerAdvanced101Auctioneer完全教程——教你怎样用Auctioneer赚钱而不是去Farming原作者:ByXenith版权所有:LouiseKasemeier2009法律申明1百度攻略&178网提供,更多精彩攻略访问gl.baidu.com,**魔兽世界拍卖行插件电脑版**是专为魔兽玩家推出的拍卖行拍卖辅助插件,可以轻松去购买游戏中的物品,提供了物品信息和一键拍卖等超多功能,轻松拍卖随时查看动态。

**

****2012年12月4日更新:支持最新WOW5.1版本;4月11日更新:**发布;魔兽蘑菇插件安装方法:1、退出魔兽世界;2、选择下载插件的版本,即:国服版或者台服版;

3、如果您没有安装魔兽蘑菇软件的话,请下载蘑菇软件进行安装;4、点击下载插件。

在不断地寻找和解决服务问题和游戏性问题的同时,我们注意到,一小撮的玩家制造了大部分拍卖行的流量。

例如你设置成20000C(1G),当你在一堆1.5G的符文布中突然点到一个恶意设置为15G的一组时,系统便会警告你。

**插件设置命令:/fence**目前主要功能模块:·自动填写自动填写模块可以自动记忆所有你放入拍卖行中拍卖的物品价格设定。

充卡的时候,选准波峰的时候去商城买徽章高价卖出,获得更多的金币。

拍卖行插件的原理非常简单,就是对拍卖行不断的扫描获取最新的道具信息,而使用拍卖行插件的玩家越多,通过正常方式使用拍卖行搜索的时间越慢,于是在今天暴雪发布的最新的蓝贴对拍卖行插件端口进行了限制。

十五步教你如何装双系统

Posted by admin On 8月 - 9 - 2022

安装过程会询问你要不要保留个人文件。

拔掉U盘,系统重启后会自动进入xp安装程序,等待几分钟后即可安装好XP系统。

按照网上博客的安装教程安装的Win10+Ubuntu16.04双系统安装了好几遍都不成功?启动Ubuntu左上一直有个光标在闪?如果你的电脑也是双硬盘(装Windows系统的固态硬盘+机械硬盘),在安装Win10+Ubuntu16.04双系统前一定要提前了解如下这些安装要点。

**打开diskgenius分区工具,按图中的操作,在D盘的位置右键单击,选择格式化当前分区。

按照提示操作即可。

点击现在安装,进行一些常规的设置,时间,键盘布局,用户名和密码,等待安装完成。

注:1G=1024MB,为方便计算,可以估算成1G=1000MB。

在此目录中,输入sources文件夹,如下图所示。

进入XP后,我们下载一款叫做NTBootautofix(或bcdautofix)的小软件(当然,装系统之前备好是最好不过了。

见下图:

这里的安装更新指的是安装动态更新,会自动解决已知的可能导致安装失败的问题,并不会安装所有补丁。

我建议把镜像文件放在D盘里,则把(hd0,n)改成(hd0,4),一定要记得将(hd0,n)改为要放镜像的那个分区。

这边系统城小编跟大家分享电脑装双系统教程。

如果你对系统性能要求不高,仅仅想尝鲜,看看Win8到底长什么模样。

*进入UEFI后,设置从U盘启动。

这里,分配了一小部分60GB,即60*1024m=61440(m。

下载UltraISO作为刻录软件。

win10和win11双系统安装教程步骤

Posted by admin On 8月 - 9 - 2022

7、第一个弹窗一般只有一个选择,点OK即可

8、这个选择你要把系统装到里面的那个硬盘,点OK,一般只有一个硬盘,直接点OK就行了,由于我的电脑有两个硬盘,所以会有几个选项。

有了原版的系统安装镜像iso文件后,你可以选择把它刻录成光盘,也可以把它写入U盘中。

>>后来换成了网易源,这个问题就没了。

安装过程会询问你要不要保留个人文件。

压缩结束后,会多出一块可用空间,磁盘分区到此结束。

教程就为大家介绍到这里,操作并不难,无需借助任何硬盘分区工具,只需要使用WIN7系统自带的磁盘管理工具即可。

个没有分区的硬盘空间(25gb以上)请自行想办法添加。

之后会在你选择的分区后面出现一个未分配空间。

安装:下载镜像后,打开ISO镜像(注:Win8/8.1中直接双击即可,Win7中可用魔方虚拟光驱加载,点此下载魔方),运行**sources文件夹下面**的setup.exe,如下图所示。

像这样?双系统安装就搞定了,的确有手就行。

将Win10系统镜像解压到I盘根目录后,再将下载的nt6hddinstaller解压后里面的nt6hddinstallerv3.1.4运行程序复制到I盘中Win10系统解压目录下,如下图所示。

步骤如下:将Win8镜像中的所有文件提取到某分区根目录。

在这里插入图片描述(https://img-blog.csdnimg.cn/4ebbef3cbdcc415d909c2f890b5c5154.pngpic_center)选中之后,选择左侧工具栏里的**拆分分区**。

3.系统安装完成后,我们先不要重启电脑。

如果想要进入另外一个,就要重新启动,重新选择。

本例为/dev/sda8!一定要根据自己的情况选设备!!!3\\.地区及用户名设置设置地区-Shanghai设置键盘语言-汉语设置用户信息更新引导菜单至此系统安装好了,开机回到windows系统,打开EasyBCD,设置系统引导添加新条目–>Linux/BSD,MBR类型选GRUB(Legacy),GPT类型选GRUB2名称随便填(建议Ubuntu14.04)驱动器选择刚才新建的名为/boot的分区或efi分区。

选择升级安装可保留当前系统设置及软件,升级为Win8(单系统。

常见的损失函数有哪些?

Posted by admin On 8月 - 8 - 2022

为什么不能使用均方差做为分类问题的损失函数?1.回归问题通常用均方差损失函数,可以保证损失函数是个凸函数,即可以得到最优解。

对于组合方式,AdaBoost采用加权多数表决的方法,具体地,加大分类误差率小的若分类器的权值,减小分类误差率大的若分类器的权值,从而调整他们在表决中的作用。

,”

torch.nn.SmoothL1Loss(reduction=mean)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhZ0pGVVlDSndFemhKbU43S0M2WWtPbHRUcDI0a0F5WW9hZkdnR2h0Zmd1TWlhbVNjNXFkUGliaGZlVklOUldyeWljUjBLWXlvbDJSTkRKdy82NDA?x-oss-process=image/format,png)其中!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhZ0pGVVlDSndFemhKbU43S0M2WWtPbEE1ZGtJQTU3VUs2ejNhc3ZRS2t6eWNpY29TWDFxRmxRUExIM2tVSXhMNTBCNVJiakNUQ1VNZ3cvNjQw?x-oss-process=image/format,png)**112分类的logistic损失SoftMarginLoss**torch.nn.SoftMarginLoss(reduction=mean)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhZ0pGVVlDSndFemhKbU43S0M2WWtPbEt1ckdDNUVIbUw5bHZOTHJsUDA1TmliWFJhM3VncFRYRmljWnh3UmJ3RzdYZXc3Y0hpY2NpYVVOb0EvNjQw?x-oss-process=image/format,png)**12多标签one-versus-all损失MultiLabelSoftMarginLoss**torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None,reduction=mean)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhZ0pGVVlDSndFemhKbU43S0M2WWtPbG56bTl2VVJRUzdFQkRKaWNsU01OTERWN0l2dkhCSmNoakl5Z3NpY1hweWVYWkc0MUt3V3pEak9BLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)**13cosine损失CosineEmbeddingLoss**torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0,reduction=mean)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhZ0pGVVlDSndFemhKbU43S0M2WWtPbGg5d0tMQ0pRZ3ZjNTBHSG5ZME9QOTJnaDFUcFRjeUhzMnZpYmlhWGliakxJVGljQjZ1eGhma21Zc3cvNjQw?x-oss-process=image/format,png)参数:>margin:默认值0**14多类别分类的hinge损失MultiMarginLoss**torch.nn.MultiMarginLoss(p=1,margin=1.0,weight=None,reduction=mean)!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhZ0pGVVlDSndFemhKbU43S0M2WWtPbEw2SUNMVzEzRnRkQmJUR1daREJpY1VpY3IxSkxpYU9KaWFyZGlhbFBVUEJUTXdQTEU5QUJQUlFqaWNnUS82NDA?x-oss-process=image/format,png)参数:>p=1或者2默认值:1>margin:默认值1**15三元组损失TripletMarginLoss**和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。

添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。

损失函数是**经验风险函数**的核心部分,也是**结构风险函数**重要组成部分。

随着学习的进行,损失函数的值应该下降,并最终变得稳定。

在fasterrcnn框架中,使用了smoothL1loss来综合L1与L2loss的优点,定义如下:!(https://pica.zhimg.com/50/v2-8f19e8b3856aa9a2c8dd85b8d282ded1_720w.jpg?source=1940ef5c)!()在x比较小时,上式等价于L2loss,保持平滑。

**2.7交叉熵损失函数**数学公式:衡量模型输出的值和样本真实值之间的相似程度,其中yi是第i个样本的真实值,yi的取值只能是0或者。

比如**CVHub**今日宣布上市。

GIoU≤IoU,特别地,0≤IoU(A,B)≤-1,而0≤GIoU(A,B)≤-1;当两个边框的完全重叠时,此时GIoU=IoU=1.而当|AUB|与最小闭合凸面C的比值趋近为0时,即两个边框不相交的情况下,此时GIoU将渐渐收敛至-1.同样地,我们也可以通过一定的方式去计算出两个矩形框之间的GIoU损失,具体计算步骤也非常简单,详情参考原论文。

**Huber损失:**!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9nS2F4akl4NmJhaWFGcWFlR01jMWljOFpFWWh0czBDZFZGS2hwZ0IwYXI4OXlqdmFlMWhSM0FaRVVSbjhCTTFJbTJMaWFyaWFveW8wWHR0bkZKdlJGaWFKTjhnLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)Huber损失函数在|f-y|较小时为平方损失,在|f-y|较大的时采用线性损失,处处可导,且对异常点鲁棒。

即:这就是为什么KL散度不能用作距离度量的原因。

****欢迎探讨,本文持续维护。

中值回归与均值回归的介绍详见补充信息)**MAE的不足:**1\\.MAE在$y=\\haty$处无法求导数。

这种方法的缺点是计算量大,需要大量的内存,优点是可以获得较好的检测精度。

其中,X代表残差网络个数,作用是防止在卷积的过程中产生梯度爆炸和网络退化等问题。

综上:||W1||||xixi||cos(θ1θ1)>=||W1||||xixi||cos(mθ1θ1)>||W2||||xi||cos(θ2θ2)定义:LlargeMarginSoftmaxLoss=−1N∑i=1Nlog(e||Wyi||||xi||ϕ(θyi)e||Wyi||||xi||ϕ(θyi)+∑j!=yie||Wyi||||xi||cos(θj))LlargeMarginSoftmaxLoss=−1N∑i=1Nlog(e||Wyi||||xi||ϕ(θyi)e||Wyi||||xi||ϕ(θyi)+∑j!=yie||Wyi||||xi||cos(θj))相比于传统的交叉熵损失函数,仅仅是将第i类间隔拉大了,其中:ϕ(θ)=(−1)kcos(mθ)−2kϕ(θ)=(−1)kcos(mθ)−2kθ=kπm,(k+1)πmθ=kπm,(k+1)πmk为整数,k属于0,m-1下图表示了在二分类情况下,W1,W2的模在等于,小于,大于三种不同关系下的决策边界。

现在,如果气象台说第二天会下雨,那么你的不确定性就降低了**4**倍,也就是**2比特**的信息。

在训练神经网络的时候我们使用梯度下降的方法来更新!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1ByVkNkTk9KSzJtODd0RktIMVRXWDg0MWx3ZDZBZmlhUDRwc0toazBaSGtUYUVCZlBvMkpPZXZqemljQWg4ZUV2S2ljLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)和!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BUSVhVaWI3R3FpY0hjSm1ESE9sZFo3aGpsMTJHcE1NS1JKZk5CcGZVeEhjUmliQzNmTk1Na2EzN3p4REt6dE8ySm1pYy82NDA?x-oss-process=image/format,png),因此需要计算代价函数对!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1ByVkNkTk9KSzJtODd0RktIMVRXWDg0MWx3ZDZBZmlhUDRwc0toazBaSGtUYUVCZlBvMkpPZXZqemljQWg4ZUV2S2ljLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)和!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BUSVhVaWI3R3FpY0hjSm1ESE9sZFo3aGpsMTJHcE1NS1JKZk5CcGZVeEhjUmliQzNmTk1Na2EzN3p4REt6dE8ySm1pYy82NDA?x-oss-process=image/format,png)的导数:!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BEbTAxa0hJZWtvNkFmeGEzeURnenlGRVIxNGliblJaMWppYzQ3TE5zdlVuY0pVbDFUVzNWaGlhSHBNMzhUUGhHeFJaLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)然后更新参数!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1ByVkNkTk9KSzJtODd0RktIMVRXWDg0MWx3ZDZBZmlhUDRwc0toazBaSGtUYUVCZlBvMkpPZXZqemljQWg4ZUV2S2ljLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)和!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BUSVhVaWI3R3FpY0hjSm1ESE9sZFo3aGpsMTJHcE1NS1JKZk5CcGZVeEhjUmliQzNmTk1Na2EzN3p4REt6dE8ySm1pYy82NDA?x-oss-process=image/format,png):!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BGTkJNVXZmaHZkbEZFT0lMa05CaWEyQmhwM2dIVTFCWENYSEw5UEV4NGljTVZyTHF4UDdHbTFLcHZLSWppYmtpY3hSbS82NDA?x-oss-process=image/format,png)因为sigmoid的性质,导致!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BRcGJGaHd1b2lhbXBmQUdLUkRmQzRqYzhONW1VeTR5Uk9oemNKckQyVFJNbjNQQUZ1dFgyVFZhdUZnWWx0OTNVMi82NDA?x-oss-process=image/format,png)在!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BuRk5Oa0lTR2owcFJBRVVzV21xYWlhVFRmMVdMamdVb04zTFhKSDdBcGliMWliSnR4aWFaQkhUR0lBcFFSanBKcXFHWS82NDA?x-oss-process=image/format,png)取大部分值时会很小(如下图标出来的两端,几乎接近于平坦),这样会使得!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1A2WXU4cmFjeHRpY3U2c1N2aWM1NW93YW42QjVDUDh6SE5oQzVyU3l2QU85dFV4N3pRT1JaVHkwWXJaQjZoVFgzVWIvNjQw?x-oss-process=image/format,png)很小,导致参数!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1ByVkNkTk9KSzJtODd0RktIMVRXWDg0MWx3ZDZBZmlhUDRwc0toazBaSGtUYUVCZlBvMkpPZXZqemljQWg4ZUV2S2ljLzY0MA?x-oss-process=image/format,png)和!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3N2Zy82dDBWRGU5Ymw1Zjc0WE1HM2VhOGlickR5bWJOUzQyM1BUSVhVaWI3R3FpY0hjSm1ESE9sZFo3aGpsMTJHcE1NS1JKZk5CcGZVeEhjUmliQzNmTk1Na2EzN3p4REt6dE8ySm1pYy82NDA?x-oss-process=image/format,png)更新非常慢。

缺点Deng4在2019年提出了ArcFaceLoss,并在论文里说了SoftmaxLoss的两个缺点:1、随着分类数目的增大,分类层的线性变化矩阵参数也随着增大;2、对于封闭集分类问题,学习到的特征是可分离的,但对于开放集人脸识别问题,所学特征却没有足够的区分性。

函数的定义和参数

Posted by admin On 8月 - 7 - 2022

年莱布尼兹的学生约翰•伯努利在莱布尼茨function概念的基础上对function进行了定义:由任一变量和常数的任一形式所构成的量。

如果没有特别说明,函数的定义域就是指能使这个式子有意义的所有实数x的集合。

C同时支持随机访问I/O,也就是以任意顺序访问文件的不同位置。

**根据图像判断函数有无反函数──水平线检验**作平行于X轴的虚线,若虚线与图像有2个及以上交点,则该函数没有反函数;若虚线与图像始终只有一个交点,则该函数有反函数。

这个定义避免了函数定义中对依赖关♂系♂的描述,以清晰的方式被所有数学家接受。

其中核心是对应法则f,它是函数关系的本质特征。

函数的这种依赖关系可以存在,但仍然是未知的。

而且,最后是以引号;作为结束符。

例如:int*GetDate();int*aaa(int,int);函数返回的是一个地址值,经常使用在返回数组的某一元素地址上。

在一个程序中,指针变量p可以先后指向不同的函数,但一个函数不能赋给一个不一致的函数指针(即不能让一个函数指针指向与其类型不一致的函数。

主函数中的第7行是个条件语句,其语义是,如输入为负数(i<0)则中止程序运行退出程序。

其一般定义形式如下:**类型名*****函数名**(**函数参数表列**);其中,后缀运算符括号()表示这是一个函数,其前缀运算符星号*表示此函数为指针型函数,其函数值为指针,即它带回来的值的类型为指针,当调用这个函数后,将得到一个指向返回值为…的指针(地址),**类型名**表示函数返回的指针指向的类型。

函数指针大家了解一下就行了,用得不多,但一定要认识它。

函数返回值必须用同类型的指针变量来接受,也就是说,指针函数一定有函数返回值,而且,在主调函数中,函数返回值必须赋给同类型的指针变量。

今天这里只讲两个相对简单的,其实上面说那些太复杂的东西也真的很少用,即便是用了理解起来很麻烦,所以莫不如先深刻理解这两个比较容易的,并且项目中比较常用到。

讲解到这里,相信你已经明白了。

这里fun1不是什么函数名,而是一个指针变量,它指向一个函数。

不能用*(p+1)来表示函数的下一条指令。