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目录 函数的定义函数的参数参数的类型位置参数关键字参数默认参数 不可变和可变的参数面试题 —— `+=` 多值参数定义支持多值参数的函数多值参数案例 —— 计算任意多个数字的和元组和字典的拆包（知道） 函数的返回值函数的多个返回值 函数的命名函数的变量作用域global关键字
| 14 网络模型的装配、训练与评估 我们学会了如何使用 compile 进行模型的装配，其中就包括了损失函数。这篇文章就来简单谈谈如何来构建损失函数。损失函数包括两种： 一种是默认的内置损失函数，可以直接调用的，适合初学者； 还有一种，就是自定义损失函数，需要自行构建，这是进阶者必须掌握的。
关闭打开的文件、释放其他系统资源等。通过析构函数，可以确保对象的清理和资源的释放工作得到适当的处理，避免资源泄漏和内存泄漏的问题。4.继承关系中的清理：析构函数在继承关系中起到重要的作用。当一个子类对象被销毁时，析构函数会按照继承关系的逆序进行调用，从最派生的类开始，逐级清理派生
任务的特点选择不同的损失函数。通过不断尝试和实践，您将能够选择最适合您的多分类问题的损失函数。 当处理实际的多分类问题时，我们需要根据具体的应用场景来选择合适的损失函数。下面我将以一个图像分类的示例场景为例，演示如何使用PyTorch来应用多分类损失函数。 假设我们要训练一个图
入的，网络获取到的train_params()是训练之前的，无法在训练过程中不断获取新的值，进而在计算损失函数时，加在损失函数之后的L1为一个常数基础常量定义与创建数据集如下：网络定义如下：train函数如下：预测逻辑：可以从下图看出，各层权重在返回列表中的位置，第一个训练的模型
用该图所有像素组成的向量来表示。同时，研究结构相似度时，应该排除亮度和对比度的影响，即排除均值和标准差的影响。归根结底，作者研究的是归一化的两个向量： 之间的关系。根据均值与标准差的关系，可知这两个向量的模长均为 因此它们的余弦相似度为： 上式中第二行括号内的部分为协方差公式： 同样为了防止分母为0，分子分母同时加
就是均方差损失的形式。也就是说在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下，最小化均方差损失函数与极大似然估计本质上是一致的，因此在这个假设能被满足的场景中（比如回归），均方差损失是一个很好的损失函数选择；当这个假设没能被满足的场景中（比如分类），均方差损失不是一个好的选择。
"针对FunctionStage初学者，介绍以下内容： 1、创建HelloWorld函数，介绍函数的基本配置。 2、测试函数，查看函数执行结果。 3、查看函数日志，了解函数运行过程。 "
【问题现象】 最近做的shell的工程，随着代码越来越长，所以需要对里面的功能进行模块化封装。但是封装的时候发现定义的路径变量一直提醒有错误。【解决过程】 在程序中对路径进行打印输出，发现很多地方会打印出空白，好像就没有赋值一样。后来到网络上查找，发现了原因是作用域的问题。函数封装：函数的封装格式固定，格式如下：#
loss函数（损失函数），是决定网络学习质量的关键。Loss函数的作用就是描述模型的预测值与真实值之间的差距大小。寻找一个标准帮助训练机制随时优化参数，以便于找到网络的最高精度下的参数。Loss函数就是指导模型在训练过程中朝着收敛的方向前进。
思路剖析： 1、指针函数的用法将函数的调用和函数的实现有效分离，实现解耦。 2、int myMainFunc(int(*myFuncAdd)(int a, int b))是一个库中的函数，就只有使用回调了，通过函数指针参数将外部函数地址传入来实现调用 3、函数 Add 的代码作了修改
思路剖析： 1、指针函数的用法将函数的调用和函数的实现有效分离，实现解耦。 2、int myMainFunc(int(*myFuncAdd)(int a, int b))是一个库中的函数，就只有使用回调了，通过函数指针参数将外部函数地址传入来实现调用 3、函数 Add 的代码作了修改
二、reduce()函数 reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。
//*p4=666;错误的 return 0; } ``` ## 4. 内联函数 内联函数: 在调用的时候不会进行压栈出栈（不会经历保存地址的过程和恢复地址的过程）。 内联函数相当于一个替换的过程。 内联函数设计要注意：内联函数里只能写简单的代码—不能写复杂代码。 函数里的局部变量存放在栈空间里的。栈空间：是由系统管理的。
ML之LF：机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介、损失函数/代价函数/目标函数之间区别、案例应用之详细攻略 目录 损失函数的简介 损失函数/代价函数/目标函数之间区别 损失函数的案例应用 损失函数的简介 损失函数，又称目标函数，或误差函数，用来度量
const在函数前后的意义(有点晦涩，但是请一定看完) 一、const在函数后面 1、只允许在类的非静态成员函数后面加const；(加到非成员函数 或 静态成员后面会产生编译错); 2、后面加的const其实是对隐含传入参数this指向类对象的修饰，即 *this 是被const
激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数，其具体的接口信息可参见官方文档，这些激活函数可作为独立的layer使用。这里将介绍最常用的激活函数ReLU，其数学表达式为： R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x ) ReLU(x)=max(0,x)
一、filter()函数 filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 F
anch 下图是20x20的特征图上的gij的分布示意图，从图中可以看出每个targets都扩充了2个临近的targets。关于为什么扩充，我还没理解，有知道的网友欢迎留言。另外，知乎网友Ancy贝贝的理解是：之前通过筛选，去掉了一些匹配不上anchor的gt，本来正样本就比负样本
在 Rust 中，宏和函数是两种强大的元编程工具，但它们有不同的用途和特性。下面是它们之间的主要区别，以及如何使用宏生成函数。宏和函数的区别定义和调用方式：函数：使用 fn 关键字定义，调用时使用函数名和括号。例如：fn add(a: i32, b: i32) -> i32 {
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