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探索函数的精髓与应用,包括JavaScript和Python的编写技巧,数据评估与插补的方法。

微软在Excel中新增正则表达式(RegEx)函数 可以用来批量模糊匹配内容

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如果你是 Excel 爱好者那么现在有个新功能应该会吸引你的注意:微软正在 Excel 预览版中测试正则表达式 […]

微软正在 Excel 预览版中测试正则表达式函数 (RegEx),可以帮助用户在处理大量内容时提高效率。目前测试的函数有 REGEXTEST (测试)、REGEXEXTRACT (提取)和REGEXREPLACE (替换)。正则表达式还将在 XLOOKUP 和 XMATCH 中推出。微软将在后续发布博客介绍如何使用。

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AnyLoss:将分类指标转化为损失函数

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我们提出了一种通用的方法,将任何基于混淆矩阵的度量转化为可用于优化过程的损失函数,并通过对其导数的建议证明了其可微分性,我们在多个数据集上进行了广泛的实验证明了该方法在处理不平衡数据集方面的杰出成就,并且与多个基准模型相比的竞争学习速度凸显了其效率。

我们提出了一种通用的方法,将任何基于混淆矩阵的度量转化为可用于优化过程的损失函数,并通过对其导数的建议证明了其可微分性。我们在多个数据集上进行了广泛的实验证明了该方法在处理不平衡数据集方面的杰出成就,并且与多个基准模型相比的竞争学习速度凸显了其效率。

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类别不平衡节点分类的自动损失函数搜索

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我们引入了一个高性能、灵活且通用的自动损失函数搜索框架来解决节点分类中的不平衡问题。在 15 种图神经网络和数据集组合中,我们的框架相比最先进方法在性能上有显著改进;此外,我们观察到图结构数据中的同质性对所提框架的可迁移性有着显著贡献。

我们提出了一个自动损失函数搜索框架来解决节点分类中的不平衡问题。在15种图神经网络和数据集组合中,我们的框架相比最先进方法在性能上有显著改进。同时,我们发现图结构数据中的同质性对框架的可迁移性有显著贡献。

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无悔的 M${}^{atural}$ 凹函数最大化:随机赌博算法和对抗完全信息设置的 NP 困难性

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基于反馈的交互式最大化在线 M${}^{atural}$- 凹函数研究中,我们提出了 $O (T^{-1/2})$-simple regret 和 $O (T^{2/3})$-regret 算法,证明了贪心算法对于 M${}^{atural}$- 凹函数最大化中的局部误差的鲁棒性,并对于多项式时间每回合运行算法无法实现 $O (T^{1-c})$ regret 的可能性给出了证明。

本文研究了一种在线优化过程,其中目标函数属于广泛的连续次模函数类。提出了一种Frank-Wolfe算法的变体,对未来最佳可行解具有O(T的平方根)的遗憾界。对于只能获得梯度的无偏估计的情况,提出了在线随机梯度上升算法,对未来最佳可行解的近似度为1/2。将结果推广到γ-弱次模函数,并证明相同的次线性遗憾界。演示了算法在几个问题实例上的效率。

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MirrorGaussian:反射 3D 高斯函数用于重建镜面反射

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借助 3D 高斯透射,利用镜像对称性,MirrorGaussian 提出了第一种基于 3D 高斯透射的实时渲染镜像场景重建方法,通过可微分光栅化策略优化 3D 高斯透射及其映射到镜像平面的过程,实现了高质量和实时渲染,对于带有镜子的场景达到了最先进的效果。

本文介绍了一种名为GaussianShader的新方法,通过简化的着色函数在具有反射表面的场景中提升了神经渲染效果。该方法设计了新颖的法线估计框架,并使用精心设计的损失函数使法线与高斯球的几何形状一致。实验证明,GaussianShader在效率和视觉质量之间取得了平衡,并在优化时间和峰值信噪比方面超过了其他方法。

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JavaScript模块加载顺序解析: require函数的工作原理

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本文于 2024年5月19日 9:06 更新,注意查看最新内容 JavaScript中的require函数通常 […] JavaScript模块加载顺序解析: require函数的工作原理最先出现在龙鲲博客。

JavaScript中的require函数用于加载模块。在Node.js中,require函数根据一定的规则来确定模块的位置并加载到内存中。这些规则包括核心模块、文件模块、目录模块、模块路径解析和模块缓存。示例中展示了如何使用require函数加载lodash模块。

JavaScript模块加载顺序解析: require函数的工作原理
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利用脉冲函数从数据中学习规律:一种理论

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提出了一种新的机器学习理论,定义了数学上的规律性,通过结合信息理论,将规律性看作大量信息中编码的少量信息,并讨论了将多个脉冲函数应用于相同数据分布的过程,并提出了一种机器学习方法,可以在实践中获得给定数据集的最佳脉冲函数。

本研究证明了时间编码方案的前馈脉冲网络的输入-输出关系几乎任何地方都是可微的,并且在变量转换后是分段线性的。通过对项独立MNIST任务的训练,证明了训练人工神经网络的方法可以应用于训练这种脉冲网络。与基于速率的脉冲网络不同,我们提出的网络的脉冲更稀疏,行为不能由传统的人工神经网络来近似。这些结果强调了控制具有复杂时间信息的脉冲模式的脉冲网络行为的新方法。

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优化平滑函数所需的比较

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通过比较查询来优化光滑函数的最佳方法,无需求导方法和梯度计算。

本文介绍了一种基于函数评估的平滑函数全局最小化方法,适用于具有大量导数的函数。该方法的计算复杂性为O(n^3.5),空间复杂性为O(n^2),并且在维数为m的情况下,全局最优解的收敛速度不会受到“维度诅咒”的影响。

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月入3万的广告优化师都熟悉的3个数据分析的函数

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数据分析有什么用? 根据百度百科的解释 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以...

数据分析是对大量数据进行统计分析,以提取有用信息和形成结论。数据分析的数学基础在20世纪早期确立,但直到计算机的出现才得以推广。文章介绍了广告优化师常用的几个Excel函数,包括数据透视、VLOOKUP、SUMIF和SUMIFS。这些函数可以帮助优化师分类筛选查看广告投放数据,匹配不同表中的数据,以及在单个或多个条件下进行求和。

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