lim

代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl (转载请注明出处!) 目标 增加学习率优化器, 加快模型在小学习率下模型的训练速度。 使用MNIST数据集比较同一个模型使用不同学习率优化器的表现。 常见的学习率优化算法 在上个阶段，我们使用固定学习率优化器训练识别MNIST手写数字模型。在后面的示例中将会看到: 如果学习习设置太大，模型将无法收敛; 如果设置学习率太小模型大概率会收敛速度会非常缓慢。因此必须要要给学习率设置一个合适的值，这个合适的值到底是什么需要反复试验。 训练模型的本质是，在由损失函数定义的高纬超平面中尽可能地找到最低点。由于高纬超平面十分复杂，找到全局最低点往往不现实，因此找到一个尽量接近全局最低点的局部最低点也是可以的。 由于模型参数是随机初始化的，在训练的初始阶段, 可能远离最低点，也可能距最低点较较近。为了使模型能够收敛，较小的学习率比较大的学习率更有可能达到目地, 至少不会使模型发散。 理想的状态下，我们希望，学习率是动态的: 在远离最低点的时候有较大的学习率，在靠近最低点的时候有较小的学习率。 学习率算法在训练过程中动态调整学习率，试图使学习率接近理想状态。常见的学习率优化算法有: 动量算法。 Adagrad算法。 RMSProp算法。 Adadelta算法。 Adam算法。

「清华集训2017」某位歌姬的故事 [我永远喜欢 IA].png 解题思路 ： 首先对于覆盖一个位置的所有限制，只需要取最小的那个即可，然后所有限制的位置都不交了，分别计算方案数相乘即可。 那么问题就转化为若干个位置可以放黑白两种颜色的球，要求每一个限制区间里面必须有一个黑球，求方案数。其中一个白球有 $m_i-1$ 种方案。 假设对第 $k$ 种限制计算，令 $dp(i,j)$ 为前 $i$ 个位置最后一个黑球放在 $j$ 的方案数，维护一下每一个位置对应的限制最左边的黑球可以放在哪里，记为 $lim[i]$ 。 $$ dp(i,j)=dp(i-1,j)\times (m_k-1)^{size_i} \ (lim[i]\leq j < i)\ dp(i,i)=\sum dp(i-1,j)\times(m_k^{sizei}-(m_k-1)^{size_i}) $$ 复杂度 $\mathcal O(Tn^2)$ 。 code /*program by mangoyang*/ #include<bits/stdc++.h> #define inf (0x7f7f7f7f) #define Max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b)) #define Min(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b)) typedef long long ll;

最近这一段时间一直在调节基于蒙特卡罗定位的导航，前提是基于已经开源的基于激光雷达的SLAM算法。地图的建立，主要是参考网上的开源教程，根据实际情况，调整相关的参数文件。最终是实现了建图。建立的地图的精度还没有具体的分析，但从直观上看，应该是没什么问题。因此计划通过AMCL来测试建立地图的精度。要运行AMCL首要的工作是运行move_base导航包；本文以rplidar_A2雷达为例，介绍AMCL的定位性能。 调节 move_base 节点 , 相关的参数文件 : (1) rplidar_amcl.launch.xml <launch> <arg name="use_map_topic" default="false"/> <arg name="scan_topic" default="scan"/> <arg name="initial_pose_x" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_y" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_a" default="0.0"/> <arg name="odom_frame_id" default="odom"/> <arg name="base_frame_id" default="base_footprint"/> <arg name="global

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> Go作为一门广受关注的热门语言，在市场上从来不缺少相关的书，特别是面向初学者的书。然而，跟市面上很多声称是入门书却只会一股脑儿地将各种语言细节硬塞给读者的“伪入门书”不一样，本书是一本真正面向初学者的书。整本书的学习曲线非常平缓，不会像过山车那样忽高忽低。书中的内容首先从变量、循环、分支、类型等基础知识开始，逐渐进阶至函数、方法、收集器和结构，最后再深入到指针、错误处理和并发等高级特性。只要翻开本书一页页读下去，你就会循序渐进地学到越来越多Go语言的知识，并且逐步掌握Go语言的众多特性。 除上面提到的优点之外，本书还是一本非常有趣的书。作者在书中列举了大量跟天文以及航天有关的例子，读者不仅要计算从地球乘坐宇宙飞船航行至火星所需的天数，还要在火星上放置探测器以便查找生命存在的痕迹，甚至还要想办法改造火星，使它能够适宜人类居住。值得一提的是，书中很多地方都带有可爱的地鼠（gopher）插图，它们就像旅行途中优美的景色一样，将为我们的学习旅途增添大量的乐趣。 总而言之，这是一本既有趣又实用的Go语言入门书。如果你只想读一本关于Go语言的入门书，那么我强烈推荐你读这一本 《Go语言趣学指南》 。 遗憾的是，很多学习Go语言的资源都假设读者拥有C语言的工作经验，而本书的目的则在于弥补这一缺陷，为脚本使用者、业余爱好者和初学者提供一条学习Go语言的康庄大道

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 博客转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42005898/article/details/98478759 DWA作为ROS内的局部路径规划算法，里面有许多参数需要配置，整理说明各个参数具体代表的意义 DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki 机器人配置参数，这里为Kobuki底座 max_vel_x: 0.5 # 0.55 #x方向最大线速度绝对值，单位:米/秒 min_vel_x: 0.0 #x方向最小线速度绝对值，单位:米/秒。如果为负值表示可以后退. max_vel_y: 0.0 # diff drive robot #y方向最大线速度绝对值，单位:米/秒。turtlebot为差分驱动机器人，所以为0 min_vel_y: 0.0 # diff drive robot #y方向最小线速度绝对值，单位:米/秒。turtlebot为差分驱动机器人，所以为0 max_trans_vel: 0.5 # choose slightly less than the base's capability #机器人最大平移速度的绝对值，单位为 m/s min_trans_vel: 0.1 # this is the min trans velocity

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>>   首先，我们考虑 \(f(x)\) 在 \(\mathbb R\) 上都是定义的。根据定义，显然有 \(f(0)=0\) ；其次，对于 \(x\neq0\) ，不妨先设 \(x\gt0\) ，则有在 \(t\rightarrow\frac1t\) 的积分变换下为 \[0<f(x)=\int_0^x\left|\sin\frac1t\right|\text dt=\int_{\frac1x}^{+\infty}\frac{\left|\sin t\right|}{t^2}\text dt\le\int_{\frac1x}^{+\infty}\frac{\text dt}{t^2}\tag{1}\label{1} \] 显然由于积分 \(\int_{\frac1x}^{+\infty}\frac{\text dt}{t^2}\) 是收敛的，故 \(f(x)\) 的确是有定义的； \(x<0\) 同理，从而 \(f(x)\) 在 \(\mathbb R\) 上的确都是有定义的。   现在，我们考虑 \(f(x)\) 是否连续这个问题，在 \(x\neq0\) 时， \(f(x)\) 显然是连续的。现在我们重点来考察 \(x=0\) 这点是否连续。依旧利用 \((\ref{1})\) 式的讨论，则有 \[0\lt\lim_{x

3 月，跳不动了？>>> 研 究 对 象 在人工智能领域，赛迪研究的产品包括计算机视觉、语音语义识别、自然语音处理、深度学习等软件产品，以及具备复杂环境感知的智能工业机器人、智能无人设备，服务机器人等硬件产品。智能制造领域的研究对象则主要是指智能制造系统集成市场。 赛迪顾问 整理了 《2019-2021年中国人工智能与智能制造市场预测与展望数据》 ，分别从三个方面对我国的人工智能和智能制造进行了预测。 赛迪预计，未来三年，中国人工智能市场将持续升温，市场规模将保持 30% 左右的增长速度。到2021年，人工智能市场规模将突破 800亿元 ，中国智能制造系统集成市场规模将达到 2948.9亿元 。以下是目录及详细内容： 2019-2021年 中国人工智能与智能制造市场预测与展望数据 1 人工智能 中国人工智能市场规模及增长预测 中国人工智能市场产品结构预测 中国人工智能市场行业结构预测 2 智能制造　 中国智能制造系统集成市场规模及增长预测 中国智能制造系统集成细分市场结构预测 中国智能制造系统集成市场区域结构预测 人工智能 中国人工智能市场规模及增长预测 预计未来三年中国人工智能市场规模仍将保持 30%左右 的增长速度，到2021年，中国人工智能市场规模将达到 818.7亿元 。 中国人工智能市场产品结构预测 预计未来三年，人工智能市场中的智能硬件相比于软件仍将保持较高的占比。

1. 先要安装samba sudo apt-get update sudo apt-get install samba openssh-server 2. 编辑Samba配置文件 sudo cp /etc/samba/smb.conf /etc/samba/smb.conf.bak sudo vi /etc/samba/smb.conf 找到[homes]项，此项默认是注释掉的，取消其注释，然后修改其具体内容，修改成如下： #======================= Share Definitions ======================= # Un-comment the following (and tweak the other settings below to suit) # to enable the default home directory shares. This will share each # user's home directory as \\server\username [homes] comment = Home Directories browseable = no # By default, the home directories are exported read-only. Change the # next

QOS是k8s中一种资源保护机制，其主要是针对不可压缩资源比如的内存的一种控制技术，比如在内存中其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分，并且通过内核的策略的辅助，从而实现当节点内存资源不足的时候，内核可以按照策略的优先级，优先kill掉哪些优先级比较低(分值越高优先级越低)的Pod，今天来分析下背后的实现 1.关键基础特性 1.1 一切皆文件 在Linux中一切皆文件，控制CGroup本身也是通过配置文件进行的,这是我创建的一个内存Lmits为200M的Pod的容器的配置 # pwd /sys/fs/cgroup # cat ./memory/kubepods/pod8e172a5c-57f5-493d-a93d-b0b64bca26df/f2fe67dc90cbfd57d873cd8a81a972213822f3f146ec4458adbe54d868cf410c/memory.limit_in_bytes 209715200 1.2 内核内存配置 这里我们重点关注内存相关的两个配置：VMOvercommitMemory其值为1，表示运行分配所有的物理内存资源，注意不包括SWAP资源VMPanicOnOOM其值为0：表示当内存不足的时候触发oom_killer进行选择部分进程进行kill，QOS也是通过影响其kill流程来实现的 func setupKernelTunables

//斐波那契数列格式为：1、1、2、3、5、8、13、21、34、......,n=1和n=2的时候都是输出1 //也可以用递归 公式: fn(n-1)+fn(n-2) package alg import ( "fmt" ) func main() { fmt.Printf("%d \n", fibs(10)) } func fibs(num int) int { if num == 1 || num == 2 { return 1 } var n1, n2 int = 1, 2 n3 := 0 for i := 2; i <= num; i++ { n3 = n1 + n2 //第三个数等于第一个数加上第二个数 n1 = n2 //第一个数等于第二个数 n2 = n3 //第二个数等于第三个数 } return n3 } //第二种思路 利用内存缓存实现,没测试那种效率高 github上面看到的一段实现 package main import ( "fmt" "time" ) const LIM = 41 var fibs \[LIM\]uint64 func main() { var result uint64 = 0 start := time.Now() for i := 0; i < LIM; i++ { result = fibonacci(i) fmt.Printf