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通俗理解模擬退火演算法

模擬退火演算法    模擬退火演算法是是爬山演算法的改進演算法,演算法過程中是以一定的概率接受一個比當前解更差的解,故有可能跳出區域性最優解從而達到全域性最優解。更新解的情況如下: 1.移動後得到更優解,則總是接受該移動   2.移動後比當前解要差,則以一定概率接受該移動    模擬退火演算法解決旅 […]

通俗理解卡爾曼濾波及其演算法實現(例項解析)

1.簡介(Brief Introduction) 在學習卡爾曼濾波器之前,首先看看為什麼叫“卡爾曼”。跟其他著名的理論(例如傅立葉變換,泰勒級數等等)一樣,卡爾曼也是一個人的名字,而跟他們不同的是,他是個現代人! 卡爾曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利數學家,1930年出生於匈牙利首 […]

通俗理解條件熵

1  資訊熵以及引出條件熵 我們首先知道資訊熵是考慮該隨機變數的所有可能取值,即所有可能發生事件所帶來的資訊量的期望。公式如下: 我們的條件熵的定義是:定義為X給定條件下,Y的條件概率分佈的熵對X的數學期望 這個還是比較抽象,下面我們解釋一下: 設有隨機變數(X,Y),其聯合概率分佈為  條件熵H( […]

通俗理解馬爾科夫鏈

馬爾可夫鏈 (Markov Chain)是什麼鬼 它是隨機過程中的一種過程,一個統計模型,到底是哪一種過程呢?好像一兩句話也說不清楚,還是先看個例子吧。 先說說我們村智商為0的王二狗,人傻不拉幾的,見人就傻笑,每天中午12點的標配,仨狀態:吃,玩,睡。這就是傳說中的狀態分佈。 你想知道他n天后中午1 […]

通俗理解神經網路之激勵函式(Activation Function)

本文整理自部落格、知乎上關於激勵函式的部落格和回答。部分圖片引用自知乎,如有侵權,請聯絡作者。 關於神經網路激勵函式的作用,常聽到的解釋是:不使用激勵函式的話,神經網路的每層都只是做線性變換,多層輸入疊加後也還是線性變換。因為線性模型的表達能力不夠,激勵函式可以引入非線性因素。 其實很多時候我們更想 […]

通俗程式設計——白話JAVA異常機制

任何程式都追求正確有效的執行,除了保證我們程式碼儘可能的少出錯之外,我們還要考慮如何有效的處理異常,一個良好的異常框架對於系統來說是至關重要的。最近在給公司寫採集框架的時候系統的瞭解一邊,收穫頗多,特此記錄相關的理論。 1 .異常體系簡介: 異常是指由於各種不期而至的情況,導致程式中斷執行的一種指令 […]

(通俗理解)機器學習中 L1 和 L2 正則化的直觀解釋

機器學習中,如果引數過多,造成模型過於複雜,容易造成過擬合(overfiting),即模型在訓練樣本資料上表現的很好,但在實際測試樣本上表現的較差,即不具有很強的泛化能力。為了避免過擬合,最常用的一種方法是使用正則化,例如 L1 和 L2 正則化,分別對應於迴歸分析中的Lasso迴歸和Ridge迴歸 […]

通俗解釋一下Spring的IOC原理

1. IoC理論的背景 我們都知道,在採用物件導向方法設計的軟體系統中,它的底層實現都是由N個物件組成的,所有的物件通過彼此的合作,最終實現系統的業務邏輯。   圖1:軟體系統中耦合的物件 如果我們開啟機械式手錶的後蓋,就會看到與上面類似的情形,各個齒輪分別帶動時針、分針和秒針順時針旋轉,從而在錶盤 […]