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前向传播、反向传播和计算图

前向传播（Forward Propagation） 前向传播是神经网络中从输入数据到输出预测值的计算过程。它通过逐层应用权重（W）和偏置（b），最终生成预测值 y\'，并计算损失函数L。 模型定义 y\' = W \\cdot x + b 损失函数（均方误差） L = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^{n} (y\'(i) - y_{\\text{true}}(i))^2 示例 输入数据：x

梯度计算

什么是梯度 梯度(Gradient)是用于描述多元函数在某一点的变化率最大的方向及其大小。在深度学习中，梯度被广泛用于优化模型参数(如神经网络的权重和偏置)，通过梯度下降等算法最小化损失函数。 对于多元函数 f(x_1, x_2, \\dots, x_n)，其梯度是一个向量，由函数对每个变量的偏导数组成，记作： \\nabla f = \\left( \\frac{\\partial f}{\\partial

激活函数

概念 前面我们主要使用的是线性模型，但是线性模型有很多局限性，因为我们要建模的问题并不能单纯使用线性模型就能够拟合的，如下示例。 我们要拟合红色部分的函数，使用线性模型即使在怎么调整W和b都没法进行拟合出来，要拟合这样的函数，我们需要非线性的函数。 如上图，要拟合这样的模型，我们可以使用①②③函数相加再加上一个b偏置。那这里的①②③函数怎么来了，可以看出是wx+b再经过一个sigmoid转换得来，

sotfmax回归实现

什么是sotfmax回归 Softmax回归（Softmax Regression），也叫多项逻辑回归，是一种用于多分类问题的分类算法。它是对逻辑回归（Logistic Regression）的一种扩展，适用于处理输出类别数大于2的情况。Softmax回归通过使用Softmax函数来将每个类别的输出转化为一个概率分布，使得输出值能够表示每个类别的概率，并且所有类别的概率之和为1。 举个例子：假设有

线性回归实现

线性回归 线性回归模型根据给定的数据集和对应的标签，通过一个函数模型来拟合数据集以及对应标签的映射关系。而这个模型可以设置为y=wx+b的一个函数，其中x和w是一个向量。目标就是找出权重w和偏执b的值，使得模型更逼近数据集合的规律，也就是能够预测的更准确。 线性回归示例实现 pytorch本身有线性回归的函数，只是这里通过实现pytoch来加深理解 读取数据集 def data_iter(batc

小智Ai语音交互简要分析

app start 主要是初始化板级、显示、WiFi连接、音频codec、编解码、协议、音效、唤醒几个环节。 auto& board = Board::GetInstance(); //获取板级实例 SetDeviceState(kDeviceStateStarting);//设置出事状态为kDeviceStateStarting /* Setup the display */ auto

C++回顾

平时用C++比较少，最近项目需要用到C++,现简单再回顾一下。 单例模式 在某些场景下，一个类只需要有一个实例就足够了，例如配置管理类、日志记录器、数据库连接池等。使用单例模式可以避免创建多个实例导致的资源浪费、数据不一致等问题。 单例模式是一种创建型设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来获取该实例。在程序运行期间，这个类的实例始终只有一个，所有对该类实例的访问都通过这个全局访

裁剪脚本

查找当前目录大于指定大小 #!/bin/bash # 遍历当前目录及子目录中的所有文件 find . -type f -exec du -b {} + | while read size file; do # 如果文件大小为50KB（即50 * 1024字节） if ; then echo \"文件:file, 大小: $((size / 1024)) KB\"

2条命令本地部署deepseek

环境是centos，下面是部署步骤。 命令1： 安装ollama 安装命令：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 安装日志： >>> Cleaning up old version at /usr/local/lib/ollama >>> Installing ollama to /usr/local >

豆包大模型接入体验

前置条件 需要先创建获得API key和创建推理接入点。 API key获取 https://www.volcengine.com/docs/82379/1361424#f79da451 创建推理接入点 https://www.volcengine.com/docs/82379/1099522 安装python环境 python版本需要安装到Python 2.7或以上版本。执行python --v

MacBook上ubuntu虚拟机共享

步骤1： 安装paralles tools 步骤2：执行install安装 报错处理 一通操作还是不行，原因是paralles tools没有匹配当前的内核版本，只能升级parallel 版本了。或者升级一个parallel desktop版本获取到parallel tools安装包放到低版本上。

emqx通过REST API获取设备是否在线

本文通过emqx REST API的方式来进行配置 创建一个API密钥 记录密钥的名称 API key是用户名称，Secret KEY是密码 浏览器登录验证 用户名就是 API Key，密码就是Secret KEY. 登录上之后就可以获取到设备的信息了。 可以参考： http://localhost:18083/api-docs/index.html 支持哪些API 官网参考： https://d

基于nodejs搭建jsonp环境

安装 安装 Node.js 和 npm：执行以下命令安装 Node.js 和 npm： yum install -y nodejs 创建工程 步骤1： 创建一个新的Node.js项目目录，并进入该目录： mkdir jsonp-server cd jsonp-server 步骤2：初始化Node.js项目，并安装Express框架 npm init -y npm install express -

webrtc网页代码分析二

交互流程 上图是完整的处理流程。 获取URL参数 const queryString = window.location.search; const urlParams = new URLSearchParams(queryString); const deviceId = urlParams.get(\'deviceId\'); 这段代码先获取当前页面 URL 中的查询字符串部分（window.lo

webrtc网页代码分析一

文档结构 <!doctype html> <html lang=\"en\"> <head> ... </head> <body> ... </body> </html> 文档类型声明（）：声明文档使用HTML5标准。 html标签：设置文档的语言为英语（lang=\\\"en\\\"）。 head标签：包含元数据、样式、外部

javascript之dom

什么是dom DOM（Document Object Model）是一个编程接口，它将 HTML 或 XML 文档呈现为一个由节点和对象（这些节点和对象其实是文档的各种元素、属性和文本内容等）组成的树形结构。这个树形结构允许开发者使用编程语言（如 JavaScript）来访问、修改和操作文档的内容、结构和样式。对于以下简单的 HTML 文档： <!DOCTYPE html> <h

快速搭建一个可访问的网页

简介 搭建网站需要以下几个组件， Web服务器（如Apache、Nginx）：它是网页能够被访问的核心组件。当用户在浏览器中输入网站的域名或 IP 地址并请求访问网页时，Web 服务器软件会接收这些 HTTP 请求。负责从服务器的存储设备（如硬盘）中找到对应的网页文件（如 HTML、CSS、JavaScript 文件等），并将这些文件发送回用户的浏览器。 编程语言支持（如PHP、Python、No

openwrt规则编译cmake软件包

软件包中有完整CMakelists.txt include (TOPDIR)/rules.mk PKG_NAME:=usrsctp PKG_VERSION:=0.9.5.0 PKG_RELEASE:=3 PKG_SOURCE:=(PKG_NAME)-(PKG_VERSION).tar.gz PKG_SOURCE_URL:= https://codeload.github.com/sctplab/u

Cmake构建模版

# 指定 CMake 的最低版本要求。它应该是 CMakeLists.txt 文件中的第一个命令。 cmake_minimum_required(VERSION 3.10) # 定义项目的名称 project(mpp_webrtc) # 要编译的源文件,先收集在SRCS变量中。 file(GLOB SRCS \"*.c\" \"common/*.c\") # 编译源文件的头文件路径 include_dir

部署MQTT云服务

Centos安装 配置emqx的源 curl -s https://assets.emqx.com/scripts/install-emqx-rpm.sh | sudo bash 安装emqx sudo yum install emqx -y 启动emqx sudo systemctl start emqx 如果要卸载 sudo yum remove emqx 后台配置 访问前，服务端的端口180