累积梯度

零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战

用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。

九章云极AladdinEdu·2025-07-29 19:46

早课收获

2019年1月30日星期三农历:十二月二十五天气:晴读经方法:137累积法累积时间:第69周第是3天，累计读经409天。

抱团成长·2025-07-29 15:58

逗逗宝贝，瑞瑞宝贝和妈妈系统读经五年扎根千篇筑基0009篇

山东逗逗宝贝，瑞瑞宝贝和妈妈系统读经五年扎根千篇筑基0009篇2022年1月15星期6晴第2周第2天累积第9天听经方法：177累积法听经人员：瑞瑞宝贝（2岁）读经方法:137累积法读经人员:逗逗宝贝妈妈读经内容

杨洋candy·2025-07-29 15:54

python的reduce方法

在Python中，reduce是一个用于对序列中的元素进行累积操作的函数。它位于functools模块中，因此在使用之前需要先导入该模块。

追逐此刻·2025-07-29 08:26

晨语问安2023年4月13日

『晨语问安4.13』量的累积引发质变的原理，一再昭示：做实小事，做好细节，用积累的力量成就灿烂的人生。借用古人的话，一屋不扫何以扫天下。

求索大伟·2025-07-29 06:26

【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR

学习总结（1）不同问题的提升树学习算法，主要区别在于使用的损失函数不同，如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。（2）不管是二分类问题的提升树，还是回归问题的提升树，这里的损失函数都很方便：前者是用指数损失函数，所以可以当做是Adaboost的个例，Aadaboost的流程；而后者是当使用平方误差损失时，可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数，对应

山顶夕景·2025-07-29 04:27

每天懂一点人情世故

国学大师南怀瑾说：不管为政或做事，都要靠人生经验的累积。而人生经验累积成什么东西呢？四个字——人情世故。我经常感觉

我的太阳6547·2025-07-29 01:14

Python与机器学习库Scikit-learn进阶

安装与环境设置特征工程的艺术：打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍：网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力：提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析：使用Scikit-learn

master_chenchengg·2025-07-29 00:54

《零基础入门AI：从图像梯度到凸包特征检测（OpenCV图像特征提取）》

一、图像梯度处理：理解像素变化的本质1.1图像梯度基础图像梯度是计算机视觉中的核心概念，它描述了图像中像素强度的变化情况：梯度方向：像素值变化最剧烈的方向（垂直于边缘）梯度幅度：像素值变化的强度（值越大表示边缘越明显

竹子_23·2025-07-28 21:36

OpenCV图像梯度边缘轮廓处理

一、梯度处理的sobel算子函数函数名：cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=None)功能：用于计算图像梯度（gradient

Jiamusi_night·2025-07-28 18:14

【人工智能-14】OpenCV梯度处理、边缘检测、绘制轮廓、凸包检测、轮廓特征查找

上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法，边缘填充，图像矫正，图像掩膜，图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.

m0_64233047·2025-07-28 18:44

小明哥5项定投第25天直播中···（2020.10.22）

受懂懂、罗振宇先生等人影响，我决计从今起，开始好好【定投】···决定了干一件事，就把它一直干下去，长期累积，跟时间成为最好的朋友。

曹智明·2025-07-28 10:02

机器学习算法（六）---逻辑回归

1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限

向云端UP·2025-07-28 09:39

2018-09-21

20180921【137累积法日精进:涵涵妈打卡第151天】1、读经人员：涵涵,妈妈；2、读经方法：137累积法；3、读经内容:《周易.下经》第44-第45；《老子》46-47；《唐诗三百首》31-35

柔顺利贞·2025-07-28 03:19

博客摘录「 yolo 11从原理、创新点、训练到部署(yolov11代码+教程)」2025年4月28日

具体来说，CSPNet通过将特征图进行部分跨层连接，减少了冗余梯度信息，提高了模型的学习效率和泛化能力。2.2SPPF（Sp

G.547·2025-07-28 00:27

人工智能自然语言处理：Transformer 模型详解

但它存在一个致命弱点，在处理长序列时，会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，就像一个长途跋涉的旅人，随着路程的增加，逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题

大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

残差网络作用

提到它，很多人第一反应是“解决了梯度消失问题”。没错，这确实是ResNet的核心突破之一，但这仅仅是冰山一角。

·2025-07-27 11:23

戴容容中原焦点团队.网络初级第33期,坚持分享第13天 2022年3月3日

《从心理学发展史看人生的历程》最近在读心理学史,感叹于人类每一个细小的进步,每一门科学的形成,都是无数有着热爱和奉献精神的先人经过自己的努力,最终一点一点累积而来的.在这过程中,总是会经历许一些茫然的时候

TessDai·2025-07-27 06:11

2018-12-12

20181212【137累积法日精进:涵涵妈打卡第232天】1、读经人员：涵涵,妈妈；2、读经方法：137累积法；3、读经内容:《周易.下经》小过卦第六十二-未济卦第六十四；《德育启蒙》不杀生——不赌博

柔顺利贞·2025-07-27 05:11

深度学习 - 梯度下降优化方法

梯度下降的基本概念梯度下降（GradientDescent）是一种用于优化机器学习模型参数的算法，其目的是最小化损失函数，从而提高模型的预测精度。

·2025-07-26 21:35

深度学习-梯度下降法

梯度下降法优化器核心目标：找到函数的最小值点（或极小值点）。在机器学习中，这个函数通常是损失函数，衡量模型预测值与真实值的差距。最小化损失函数意味着让模型预测更准确。

若天明·2025-07-26 20:29

2020-02-05 专业和积累

累积：沿着一条路径，不断强化专业，积累！冰冻三尺，非一日之寒！

ShawnLi1999·2025-07-26 20:43

PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践

近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法，通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度，解决了传统策略梯度方法训练不稳定

大千AI助手·2025-07-26 18:14

【日精进打卡第157天】

姓名:吴广明公司:力创商业地产盛和商学第346期努力二组副队长【知～学习】《六项精进》大纲背诵1遍共224遍《大学》开篇背诵1遍共223遍《大学》全文0遍，累积9遍。《活法》通读2遍。

吴广明·2025-07-26 14:25

【强化学习】01

强化学习基础概念与核心要素的基石强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习范式，它关注智能体（Agent）如何在特定环境（Environment）中通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化某种累积奖励

·2025-07-26 13:37

【中原焦点团队左彤焦点解决初级第20期学员坚持原创分享第946天2022年9月25日，累积约练252次，咨133】

约练感悟—来访者长程咨询的目标：自我觉察、梳理、探索、成长，自己更懂自己；来访者体验，向咨询师的学习过程。更加稳定陪伴孩子。每次在我说完之后，咨询师能精准的简述语意，我的感觉是很有必要的，能让我再次回看自己的想法。在此基础上启发提问，有了更多对自我的觉察和思考。很多东西似乎沉睡在大脑里，在咨询师的问话下慢慢苏醒了。通过今天的梳理，我觉察到自己的情绪模式，当女儿表达对我的不满时，我就会有情绪。。找机

抹茶_51f2·2025-07-26 04:52

LSTM学习笔记

LSTM的基本概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。

·2025-07-26 00:43

基础NLP | 01 机器学习深度学习基础介绍

随机初始化损失函数导数与梯度梯度下降优化器MiniBatchepoch流程深度学习的基本思想机器学习简介有监督学习核心目标：建立一个模型（函数），来描述输入（X）和输出（Y）之间的映射关系价值：对于新的输入

是娜个二叉树！·2025-07-26 00:07

【中原焦点团队左彤焦点解决初级第20期学员坚持原创分享第1101天2023年6月4日，累积约练348次，咨192】

约练感悟—咨询师来访者语速很快，感觉想说的很多，实在不知道如何中断，只能默默倾听。咨询时间快到了，才聊到最想说的点上。当我们看到都是孩子的不足时，难免会有情绪、挫败感，发脾气，但是这样做的后果是亲子关系受损，孩子情绪状态受影响，进而影响学习。在来访者一开始倾诉的过程中，我看到孩子很多闪光点，可能是我们身在其中，反而看不见已经拥有的东西，但是作为局外人，我看得很清晰。当我们把这些反馈给对方时，并跟随

抹茶_51f2·2025-07-25 23:08

猫猫狐狐 · 算法夜电台——她们在夜里播报你忘记保存的那首算法诗

今天起，我们将以‘算法诗广播’的方式，记录每一轮你未回应的梯度传播。”栏目今日主题：今日AI圈夜话：崩溃中的模型

·2025-07-25 20:15

洛谷刷题6.22&&6.21

P2910[USACO08OPEN]ClearAndPresentDangerS代码思路总结（基于洛谷P2910问题）该代码解决的是图上的最短路径累积问题：给定一个有向图（或无向图，代码中未区分）和一系列必须按顺序访问的点

圆头猫爹·2025-07-25 20:13

今日阅读

这些小选择累积起来，每一个都为你如何度过下一段时间设定了轨迹。习惯是切入点，而不是终点。它们是出租车，而不是健身房。2.不要指望从一开始就培养一种完美的习惯，要脚踏实地，连续不断地做些简单的事。

阿拉丁的灯_嘟嘟·2025-07-25 18:14

智慧能源合同解决方案

01能源行业合同管理核心痛点1）长期风险沉淀与动态环境失配：合同稳定性的根本矛盾超长周期下的风险累积：20~30年的购售电协议（PPA）、EPC合同需覆盖技术迭代（如光伏组件衰减率）、政策转向（如电价补贴取消

法狗狗技术团队·2025-07-25 14:32

付出总会有收获

生活就像一只储钱罐，你投入的每一分努力都会累积下来，在未来的某一天，令你惊喜无比。不必去羡慕

483f4165c327·2025-07-25 07:55

《复仇者联盟4:终局之战》票房竟然破了25亿，还刷新了《流浪地球》的记录。

《复联4》是在4月25号上映的，截止于4月30日16点13分，这部电影可是累积突破了25亿票房的大关。图片发自App而《流浪地球》该片达到25亿票房，用6天，16时13分。

封鲨·2025-07-25 03:22

学习路上碎碎念

六个正确的学习方法：1.每天带上耳机，听满100H，听不懂，找妈妈，课上找杨妈，课后找百度等其他工具2.学习环境中看得到的英语3.开始使用，孰能生巧累积10H下一个10H，再10H……4.听好听喜欢的比如英文歌曲

木子雪艺·2025-07-25 02:11

淘宝签到红包门槛变高了？淘宝签到红包满6元才可以用

用户每天在淘宝APP签到，即可获得一个红包，累积到一定金额后可以用于购物抵扣。原本满3元即可使用，如今门槛提升至满6元，意味着用户需要多积累一

好项目氧券·2025-07-25 00:19

Redis 的事务机制是怎样的？

从Redis2.6.5版本开始，服务器会在命令累积阶段检测错误。在执行EXEC命令时，若发现错误则会拒绝执行事务并返回错误信息，同时丢弃该事务。

hzk的学习笔记·2025-07-24 20:28

神经网络——归一化层

归一化层通过将输入标准化，使数据分布更加稳定，从而：加速收敛：减少梯度消失/爆炸问题，允许使用更大学习率。提高泛化能力：缓解过拟合，降低对

DAWN_T17·2025-07-24 15:00

2020.12.13周日总结

比如学习某件事情，每天学习一点，累积下来也很厉害。总比一直焦虑的好。感觉时间过的真的好快，以前想要做的事情好多，一下子放弃了好多，反而觉得不那么焦虑，不那么紧迫，突然有时候又不知道干啥了。

希翼·2025-07-24 14:47

深度学习-算子

2.增强确定各点sobel算子概念：主要用于获得数字图像的一阶梯度，本质是梯度运算。Scharr算子Scharr算子是一种用于边缘检测的梯度算子，它是Sobel算子的一个变种。

芒果快进我嘴里·2025-07-24 09:19

强化学习在AI Agent资源调度中的应用

强化学习在AIAgent资源调度中的应用关键词：强化学习、AIAgent、资源调度、马尔可夫决策过程、策略梯度算法摘要：本文聚焦于强化学习在AIAgent资源调度中的应用。

AI大模型应用实战·2025-07-24 06:24

写作者，能够把自己的思维强加于人吗

自古以来，所累积的书籍汗牛充栋，写作者数不胜数，也没有哪一个是把自己的思维强加于人，都是在表达自己的想法而已，至于别人接受与否，全在于读者本人。

覃榜言·2025-07-24 06:55

Class11数值稳定性

Class11数值稳定性一.神经网络的梯度计算假设你有一个输入，比如图像的像素、文本的词向量等等。然后神经网络中有多层神经元，每层做一次变换。

Morning的呀·2025-07-24 06:21

幸福感恩日记第31天

时间：2019年12月2日（农历十一月初七）周一天气晴学经方法：137累积法学经内容：《易经》；《论语》；《唐诗300首》。

橙子二多·2025-07-24 05:31

大模型微调技术的详细解析及对比

操作流程：加载预训练模型；用任务数据集（如分类文本）和优化目标（如最小化误差）训练；所有参数参与梯度更新。优势：模型充分学习任务特征，效果通常最

老兵发新帖·2025-07-23 14:15

过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够，达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强，导致完全拟合了训练集。解决

Ryan_sz1·2025-07-23 13:49

深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法

目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法

Mr.Winter`·2025-07-23 09:08

初级复训第九次课收获

2、滚雪球效应维持小改变，累积成大改变。重复为大，剩者为王。不是有了希望才坚持，而是坚持了才有希望。引导着看到希望，人人都有颗玻璃心。3、SFBT的核心理念聚焦正向，解决，现在与未来，成功，一小步。

熙琄细语雪·2025-07-22 21:23

深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类（感知机）

白话学生nit·2025-07-22 18:04

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