困了要散分...累了更要散分...

vrhero 2007-07-12 06:24:25

赶项目是最累的...疲劳反应已经很明显...咖啡、茶、红牛...都不太管事了...

散分散心...

...全文

365 47 打赏收藏转发到动态举报

写回复

47 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

ztwz 2007-07-16

打赏
举报

回复

接分接到手抽筋!

alexsunnyj 2007-07-16

打赏
举报

回复

不累要接分，累了更要接分

aSalt 2007-07-15

打赏
举报

回复

接分...

aSalt 2007-07-15

打赏
举报

回复

接分...

jjyjjyjjy 2007-07-14

打赏
举报

回复

接分...

harryku 2007-07-14

打赏
举报

回复

顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶●●●●●●●●●●●●●顶顶顶
顶顶●●●●●●●●●●顶顶顶顶顶●●●●●顶顶顶顶顶顶顶
顶●●●●●●●●●●●顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶顶顶顶顶
顶顶顶●●●●●●●顶顶顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶顶顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶顶顶顶●●●●●●●●●顶顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶顶●●●●●●●●●●●顶顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●●●顶顶顶顶●●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●●顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●顶顶●●●顶顶●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●顶顶●●●顶顶●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●顶顶●●●顶顶●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●顶顶●●●顶顶●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●顶顶●●●顶顶●●●顶顶顶
顶顶顶顶顶顶●●●顶顶顶顶●●●顶顶●●●顶顶●●●顶顶顶
顶●●顶顶●●●●顶顶顶顶顶顶顶顶●●●●●●顶顶顶顶顶顶
顶●●●●●●●●顶顶顶顶顶顶顶●●●●顶●●●●顶顶顶顶
顶顶●●●●●●●顶顶顶顶顶顶●●●●顶顶顶●?

yangxinjia 2007-07-14

打赏
举报

回复

楼主保重

xiaoliangwh 2007-07-13

打赏
举报

回复

up

junval 2007-07-13

打赏
举报

回复

mark

艾思软件-自动化软件 2007-07-13

打赏
举报

回复

幸福

qty_ccy 2007-07-13

打赏
举报

回复

困了要接分,累了更要接分.......
好累啊....
真想甚麼都不做,睡個10天半個月的...

zh-wall-e 2007-07-13

打赏
举报

回复

欢迎楼主带领我们广大人民群众奔小康。。。。。。。。。。。

Jasonchen82 2007-07-13

打赏
举报

回复

jf

51Crack 2007-07-13

打赏
举报

回复

出卖肉体

wxg22526451 2007-07-13

打赏
举报

回复

同感~
LZ保重

chenshuliang 2007-07-13

打赏
举报

回复

jf

symbol441 2007-07-13

打赏
举报

回复

彼此彼此,现在天天赶项目,一个字累,两个字很累....

wdzr_826 2007-07-13

打赏
举报

回复

大家都差不多

april1127 2007-07-13

打赏
举报

回复

捡

sunzhong2003 2007-07-13

打赏
举报

回复

接了，一样的人

加载更多回复（27）

这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。

KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logq(x)p(x)dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x)，我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x)，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]

RBM学习方法当前在对RBM 的研究中，典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法，变分近似方法(variational approach)，对比散度(contrastive divergence,CD)算法，模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法（1）简介 G

Jensen-Shannon散度是一种改进的、对称的概率分布相似性度量，能够有效克服KL散度的局限性。它具有非负性、对称性和有界性等良好性质，广泛应用于机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域。JS散度的直观含义是通过比较两个分布与它们的中间分布的差异，来量化两个分布之间的相似性。

双目散斑结构光介绍1、什么是散斑结构光2、为什么要用散斑结构光3、如何生成散斑图4、计算机模拟生成散斑图4.1 全域位置随机散斑4.2 局域位置随机散斑参考 1、什么是散斑结构光散斑，也叫伪随机散斑，由一些白色斑点组成的一种结构光图案，是一种空间编码结构光，现在通常与双目立体匹配结合使用，增加纹理信息，改善弱纹理、重复纹理区域的视差效果。 2、为什么要用散斑结构光结构光有很多种，就会问为什么要用散斑？那我们先来重温一下结构光的分类，结构光总共分为时间结构光和空间结构光两种。时间结构光按照时间序列对每个

7,776

社区成员

63,113

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章