java笔试题算法超梯度下降 这是 ICLR 2018 论文的代码。 一个版本也在计划中,稍后会出现在这个 repo 中。 什么是“超梯度”? 在基于梯度的优化中,通过使用其关于模型参数的导数(梯度)来优化目标函数。 除了这个基本梯度之外,超梯度是相同目标函数相对于优化过程的超参数(例如学习率、动量或正则化参数)的导数。 可以有多种类型的超梯度,在这项工作中,我们对与标量学习率相关的超梯度感兴趣。 安装 pip install git+https://github.com/gbaydin/hypergradient-descent.git 我如何将它用于我的工作? 我们正在为 PyTorch 提供超梯度版本的 SGD(有或没有动量)和 Adam 优化器的现成实现。 这些符合torch.optim API,可用作代码中的直接替代品。 只需从这个 repo 中获取sgd_hd.py和adam_hd.py文件并像这样导入它们 from hypergrad import SGDHD , AdamHD ... optimizer = optim . AdamHD ( model . parame
2023-01-23 16:24:37 17.83MB 系统开源
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金航数码java笔试题
2022-12-22 14:15:12 98KB 金航数码 java笔试题
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java笔试题算法不再维护此存储库。 使用现代 C++ 的 Statismo 的最新版本在这个 . Statismo - 灵活的形状建模 Statismo 是一个用于统计形状建模的 C++ 框架。 它支持所有形状建模任务,从模型构建到形状分析。 尽管 statismo 的主要焦点在于形状建模,但它的设计使其支持任何类型的基于 PCA 的统计模型,包括统计变形模型和强度模型。 statismo 的主要目标之一是使统计形状模型的交换变得容易。 这是通过使用基于 . 入门和文档 探索 statismo 的最简单方法是使用命令行界面。 命令行界面为最常见的形状建模任务提供了易于使用的工具。 记录了两个显示命令行界面使用的示例场景以及每个命令行工具的详细说明。 要执行更复杂的任务,您可以将 statismo 作为库包含在您自己的 C++ 应用程序中。 最好的入门方法是检查页面上的主要概念,然后查看 statismo 提供的示例代码 (, )。这些示例程序保持简单以说明主要原理,并作为更多内容的起点复杂的应用。 论文中描述了 statismo 的数学原理。 更详细的文档和演示链接可以在 . 还有
2022-11-15 17:16:24 25.09MB 系统开源
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北京四达时代通讯网络技术有限公司Java笔试题
2022-11-10 19:12:04 4KB java
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资源包括笔试题,比较简单,如果需要答案可以留言,看到给回复。大题包括树的先序后序中序遍历,金字塔,折半查找。
2022-09-27 13:49:06 103KB 笔试题
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高级java笔试题 :light_bulb: 关于** 本人为 3D视觉+传统图像处理方向,在准备秋招时发现网上竟然找不到对应的求职复习资料,只好自己整理。 本仓库整理 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) + 传统图像处理 + 计算机视觉(偏AI) 重要知识点和面试问题。 目前已知的其它求职复习资料有: C/C++开发: java开发:、 CV算法岗(偏AI方向):、、 :magnifying_glass_tilted_left:使用方法 在线使用。直接在线浏览本仓库。 本地使用。clone本仓库到本地,使用markdown阅读器 typora 打开对应内容阅读。 :bookmark_tabs: 目录 | 包括QR分解和SVD分解求解线性方程组的原理,QR分解投影矩阵P得到相机内外参 | 包含图像、3D视觉等岗位,其中3D视觉部分含答案 | 还没搞清楚 | 从最大可分性的角度介绍了PCA,并给出代码实现 :pushpin:TODO :camera: 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) 2D-2D:基本矩阵、本质矩阵 | 在 讲了七七八八,但还没有单独整理 相机标定 - DLT、PnP及其变种 | DLT在 讲了七七八八,但还没有单独整理 齐次坐标、点到直线距离 | 在 讲了 线性方程解的判定 | 有空补充
2022-09-04 11:08:20 30.69MB 系统开源
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鼎桥java笔试题 开始使用 JHipster 7 本文将向您展示如何使用 . 你也可以 。 :light_bulb: 您似乎正在 GitHub 上阅读此文档。 如果您想要更漂亮的视图,请安装 ,然后查看 . 源代码 如果您想直接使用它,则 . 要运行该应用程序,请使用./mvnw 。 要测试它,请运行./mvnw verify 。 要运行其端到端测试, ./mvnw在一个终端中运行./mvnw在另一个终端中npm run e2e 。 什么是 JHipster? JHipster 是那些您偶然发现并立即想到的开源项目之一,“当然!” 它结合了 Web 开发中三个非常成功的框架:Bootstrap、Angular 和 Spring Boot。 Bootstrap 是最早占主导地位的 Web 组件框架之一。 它最大的吸引力在于它只需要一点 HTML,而且它有效! 我们在 Java 社区中为开发 Web 组件所做的所有努力都被 Bootstrap 展示了一条更好的道路。 它为 HTML/CSS 开发提供了公平的竞争环境,就像苹果的人机界面指南为 iOS 应用程序所做的那样。 于 2013 年 10 月启动了 JH
2022-09-01 21:20:41 4.45MB 系统开源
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java笔试题算法水库 所有伟人都有简单的开端。一个包含所有资源的库,可以在程序员遇到困难或开始新事物时提供帮助。 入门 在我们汇集的资源的帮助下,开始您想做的任何事情。欢迎您! 基本工具和命令行 Python编程 文章 课程 图书 Python开发 竞争编码 文章 课程 -> 实践 Web开发 前端开发 文章 文档 \ 课程 优酷频道 后端开发 优酷播放列表 文档 文章 课程 应用程序开发 扑 优酷频道 举些例子: 文档 基于Java 这些是谷歌提供的课程,在 Udacity 上是免费的。 机器学习 文章 机器学习和深度学习路线图 课程 自然语言处理专业 强化学习专业 生成对抗网络 优酷频道 Java编程 文章 课程 区块链 优酷频道 用户体验 开源 通过以下提供的链接开始使用开源: - 有关 udacity 的免费 git 入门课程。 一站式回购 这些是具有多种编程语言的各种资源的存储库。 - 获取所有编程语言的资源,并了解 vim、Linux 资源、样式指南、无服务器安全、物联网 (IoT)、DevOps、设计模式等。 列表是无穷无尽的,请查看 repo。 - 如果您想获取有关
2022-09-01 16:23:11 18.26MB 系统开源
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2018网龙java笔试题 1 准备计划 1.1 目标 工作准备找与大数据处理有关的职位,研究生期间基本上做的也是相关工作。为此需要数量掌握的技能如上面目录中的内容。其中深度学习和区块链仅作为兴趣了解。本文部分内容引用了另一位作者在Github上整理的复习内容,更加全面,对此表示特别感谢! 2 内容 2.1 算法 企业笔试题目 2.2 操作系统 2.3 计算机网络 2.4 Java Java基础 设计模式 面试 2.5 项目 分布式 其他 2.6 工具 docker 2.7 深度学习 卷积特征图大小计算方式 公式 ( input_size + 2*padding - kernel_size ) / stride = output_size 题目 输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为: 卷积向下取整,池化向上取整。
2022-08-23 20:46:04 17.87MB 系统开源
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java笔试题算法船框架 介绍 欢迎来到 BoAT 框架的正式实现! BoAT区块链应用框架是一个用C语言编写的面向物联网设备的轻量级区块链客户端SDK。 BoAT代表AI Things 的区块链,也描绘了一艘船将可信赖的信息从数据源传输到数据湖的愿景。 痛点 大多数区块链或 BaaS(区块链即服务)变体都带有节点或客户端/钱包软件。 但是这些软件基本上是为个人电脑、云服务器或智能手机设计的,通常是用Go、Java、JavaScript、Python等高级语言编写的。 其中一些需要繁琐的虚拟机或解释器来执行,有些甚至必须在运行时动态下载代码。 与此同时,物联网设备并不那么强大,通常运行 RTOS 或轻量级 linux。 由于资源有限,大多数物联网设备只能支持原生 C 语言应用程序,因此很难直接访问区块链。 解决方案 基本上有两种方法可以解决这个问题。 一种是,物联网设备将数据发送到作为数据中心的传统中心化云服务器,然后中心将数据中继到区块链。 这种方法通过权衡数据中心更高的单点故障概率解决了这个问题。 另一种方法是,物联网设备通过符合设备环境和区块链的区块链客户端直接调用链上智能合约。
2022-07-16 14:05:41 2.9MB 系统开源
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