原文链接：使用梯度下降法实现多项式回归 - 柒墨轩 - 博客园 使用梯度下降法实现多项式回归 实验目的 本实验旨在通过梯度下降法实现多项式回归，探究不同阶数的多项式模型对同一组数据的拟合效果，并分析样本数量对模型拟合结果的影响。 实验材料与方法 数据准备 生成训练…

在工业领域，随着智能化和数字化的不断推进，ARM 工业边缘计算机凭借其出色的性能和低功耗等优势，逐渐成为众多应用场景的重要支撑。而 C# 编程语言的强大功能和广泛适用性，使其在与 ARM 工业边缘计算机的结合中展现出了巨大的潜力。…

目录 一、前言 二、头文件 三、各个函数的实现 打印、检查日期及获取日期 、、-、-、 、<、<、>、>、 &#xff01; 日期-日期 >>、<< 一、前言 前面几篇讲了关于类和对象的一些知识&#xff0c;本篇就来实现一下前面用到的日期类。 二、头文…

文章目录 损失函数一、L1Loss损失函数1. 定义2. 优缺点3. 应用 二、NLLLoss损失函数1. 定义与原理2. 优点与注意3. 应用 三、MSELoss损失函数1. 定义与原理2. 优点与注意3. 应用 四、BCELoss损失函数1. 定义与原理2. 优点与注意3. 应用 五、CrossEntropyLoss损失函数1. 定义与原…

Shell Script条件判断 一、Shell 状态和重定向 ​ shell 在执行某个命令的时候&#xff0c;会返回两个返回值&#xff1a; ​ 命令的执行结果 ​ 命令的执行状态 ​ 返回状态保存到一个特殊变量:$? &#xff0c;0表示执行状态成功。1-255表示执行命令不成功。 ​ Shell …

1. 从huggingface上仅下载pytorch模型权重和配置文件到服务器 import os import shutil from huggingface_hub import snapshot_download# 直接指定模型和下载路径 model_name openai/clip-vit-base-patch32 download_path /home/xxx/.cache/huggingface/hub/models--anas-a…

个人主页~ 模版进阶 一、非类型模版参数二、模版的特化1、概念2、函数模版特化3、类模版特化&#xff08;1&#xff09;全特化&#xff08;2&#xff09;偏特化①部分特化②参数进一步的限制 三、模版分离编译四、对于模版的总结五、必须使用typename的情况1、依赖类型2、模板模…

✨ 风起于青萍之末&#xff0c;浪成于微澜之间 &#x1f30f; &#x1f4c3;个人主页&#xff1a;island1314 &#x1f525;个人专栏&#xff1a;java学习 ⛺️ 欢迎关注&#xff1a;&#x1f44d;点赞 &#x1f…