MITMProxy如何配置二次代理 0.2172018.09.05 11:13:15字数 232阅读 2609 0.2172018.09.05 11:13:15字数 232阅读 2609 前序： mitmproxy真的很强大，或许是大家都各自使用，或者没有相关的需求，导致我废了很大精力找了很久的资料 ...
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2019-10-02 12:31:22
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【导语】2019年下半年广东教师资格证报名时间已经公布，报名时间是2019年9月3日9：00至9月5日17：00，届时广东省考生可登录中小学教师资格证考试网站(http://ntce.neea.edu.cn)完成网上报名。那么，广东省教师资格证报名条件是什么呢？有年龄限制吗？学历要求怎么样的？大家是 ...
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2019-09-28 18:30:49
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pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是 ...
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2019-09-27 20:53:14
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再谈最小平方问题 有了矩阵求导工具后，我们可以寻找最小化损失函数的参数值的闭式解（closed form solution）。首先我们先把这个损失函数表达成向量的形式。 把每个训练样本放在矩阵一行，可以得到一个$m \times n$ 设计矩阵$X$ （design matrix） ，即 $$ X= ...
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2019-09-23 15:24:17
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一 常规最小二乘法拟合直线 已知数据点为 ，欲拟合直线 ，则有最小化：。 使用矩阵表示，令 ，则有：, X, Y已知，要使E最小化，则向量B求导等于零：，整理得：。 二 使用垂直距离改写E 常规最小二乘法有如下问题： 1）数据点旋转后，求解得直线是变化的； 2）垂直直线无法求解； 通过修改 E 表达 ...
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2019-09-17 10:55:56
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自己整理出来的模板 存在的问题： 1.多项式求逆常数过大(尤其是浮点数FFT) 2.log只支持f[0]=1的情况，exp只支持f[0]=0的情况 有待进一步修改和完善 FFT： 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 typedef l ...
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2019-09-10 18:00:11
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flask from_object和from_pyfile的区别 from_object接受的是一个模块对象，需求导入 from_pyfile接受的是一个文件名的字符串，文件可以不是py文件也可以是txt文件 from flask import Flask app = Flask(__name__) ...
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2019-09-06 01:07:21
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Sobel算子就是对图像求导，得到图像边缘梯度。 结果： 灰度图像 X轴方向梯度： Y轴方向梯度： 0.5X+0.5Y方向: ...
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2019-09-02 09:28:25
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使用autograd来自动求导 在机器学习中，我们通常使用梯度下降来更新模型参数从而求解。损失函数关于模型参数的梯度指向一个可以降低损失函数值的方向，我们不断地沿着梯度的方向更新模型从而最小化损失函数。虽然梯度计算比较直观，但对于复杂的模型，例如多达数十层的神经网络，手动计算梯度非常困难。 为此MX ...
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2019-09-01 13:03:57
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简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy； 在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种： 手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法 ，这里分别简单走马观花（hello world式）的介绍下下面几种微分框架； sympy 强 ...
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2019-08-29 09:22:17
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