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又和好了,继续散分
masterkill
2008-11-12 04:28:59
mov 舒舒,MM
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又和好了,继续散分
mov 舒舒,MM
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pangu9999
2008-11-12
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=。=
BAYNPU
2008-11-12
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mov 舒舒,MM
mov ax,[1111];哈哈开玩笑.
恭喜!恭喜!楼主真是不错的手段。
51Crack
2008-11-12
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[Quote=引用 1 楼 xtdumpling 的回复:]
恭喜,jf
[/Quote][size=0px] [/size]
xiaopoy
2008-11-12
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well。
支持楼主散分
~_~
确实散了很多
xtdumpling
2008-11-12
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恭喜,jf
小数分频锁相环中的整数边界杂散IBS
本文解析了PLL中预分频器引入噪声的原因——整数边界杂散,解释了杂散产生的原理,包括整数边界杂散和高阶杂散。讨论了IBS对信号质量的影响,如抖动和系统失真,并给出了降低IBS的三种方法:调整鉴相器频率、减小环路带宽和利用算法随机分频。最后提到ADIsimFrequencyPlanner软件在整数边界杂散仿真中的应用。
【大模型】VAE中的“变分”是什么
本文围绕VAE中的“变分”展开,介绍了VAE损失函数由重构项和KL散度项组成,前者确保输入输出相似,后者解决AE痛点。还阐述了边际似然的定义、推导及计算挑战,引入变分推断和变分下界ELBO,通过最大化ELBO间接最大化边际似然,最后介绍了代码实现中的公式。
向量场的散度和旋度_梯度、散度、旋度
本文详细介绍了向量场的梯度、散度和旋度概念。梯度表示函数在空间中变化最快的方向和大小;散度用于判断向量场在某点是否产生“逸出”;旋度则描述了向量场在该点的旋转情况。通过泰勒级数和多元函数的近似,解释了这些概念,并给出了数学表达式和直观解释。
一文理解KL散度
文章通过一个外星蠕虫牙齿数量分布的例子介绍了KL散度的概念,它是衡量两个概率分布之间差异的度量。在信息论中,熵表示数据的不确定性,而KL散度则用于量化用一个分布近似另一个分布时的信息损失。文章还探讨了在深度学习中为何通常使用交叉熵而非KL散度作为损失函数,并提到了KL散度在变分自编码器和变分贝叶斯方法中的角色。
熵、交叉熵、KL散度
本文深入解析了信息论中的核心概念——熵,以及其在机器学习中的应用,包括KL散度和交叉熵的定义、公式及特性。通过实例解释了这些概念的实际意义,并介绍了交叉熵在二分类问题中的应用。
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