在文件夹“b”中创建文件夹“a”的备份或更新文件夹“b”中的当前备份。 如果文件和文件夹不存在于目录 'a' 中，该函数将从目录 'b' 中删除它们。 它还按日期比较每个具有相同名称的文件，如果发现差异，则更新文件夹 'b' 中的文件，前提是发现文件夹 'a' 中的文件更新。 但是，如果发现文件夹“b”中的文件比文件夹“a”中的文件新，则要求用户确认更新。 目前，该代码假定一个 Windows (DOS) 环境。 删除文件和目录的 Matlab 调用比 DOS 调用慢得多。 “模式”参数可用于确定以下内容： -1：不执行备份。 仅使用命令行信息试运行（用于在提交前检查！）。 0：最小用户输入模式。 只有当备份涉及更新备份目录中较新的文件时才提出问题。 这是默认选项。 1：安全模式。 质疑大多数操作（执行备份所需的重要用户输入），除了将文件/目录复制（不覆盖）到备份目录。 作为一个免

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使用简单功能可视化梯度优化器 目的 梯度下降是我们用于机器学习的优化的基本原理之一。 但是，希望了解更多有关该领域的初学者会遇到通用图或仅与抽象意义相关的等高线图。 像这样的图形可以初步了解什么是梯度下降及其作用，但是比有趣的图片还缺乏深度。 大多数机器学习模型的高维性使得初学者很难形象化。 本笔记本的目的是提供一个更具体的示例，以使人们对梯度优化器的工作方式以及每个行为都具有更强的直觉。 希望用户可以从此笔记本中获得更多的见解。 使用笔记本 运行整个笔记本会生成上面GIF中显示的图，用户可以与之交互以更改迭代步骤的数量，可以使用优化程序进行切换并更改3D图形上的角度。 笔记本中包含从带有噪声的线性函数生成的数据。 优化的目标是最小化与从两个可训练参数（斜率和截距）绘制的回归线相关的均方误差。 已实施并测试了梯度下降，SGD，Minibatch GD，动量，RMSProp和Adam。 成

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