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深度学习常见优化算法，图解AdaGrad、RMSProp，Adam
1. AdaGrad
AdaGrad算法是梯度下降法的改进算法，其优点是可以自适应学习率。该优化算法在较为平缓处学习速率大，有比较高的学习效率，在陡峭处学习率小，在一定程度上可以避免越过极小值点。在SDG优化算法中不能自适应学习率&#…
AdaGrad：自适应学习率下的梯度优化算法
在深度学习中，优化算法对于模型的收敛速度和性能起着至关重要的作用。AdaGrad是一种自适应学习率的梯度优化算法，它能够根据参数梯度的历史信息自适应地调整学习率，从而有效地解决了在训练过程中学习率衰减过快或过慢的问题。本文将深入介绍A…
【快速理解Adagrad】通俗解释Adagrad梯度下降算法
算法背景：
传统的人工神经网络基本只有输入层、隐藏层、以及输出层。随着大数据时代的来临以及GPU算力的提升，更加深层的神经网络出现了，使得人工智能进入深度学习时代。更深层的神经网络相比较于浅层的神经网络来说特征提取能力更强了&…
qlabel 跑马灯
就是简单的定时器➕qlabel实现，思路：每一秒钟，把label上最右边的文字切下来，然后放在最左边，这样不断切，就相当于是文字轮转了 更新 从右往左转 有空格效果
QLabel绘制滚动文本
实现思路
绘制滚动文本是个很简单的事，只需要用定时器累计一个文本坐标偏移量，然后 update ，在 paintEvent 里把文本画出来。
Qt 定时刷新可以用（可能还有其他方式）： QObject的startTimer配合paintEvent&…
PyQt5 QLabel控件
PyQt5 QLabel控件 QLabel常用方法显示动画超链接 QLabel常用信号 QLabel 就是常见的标签，可以用来显示文字（包括纯文本和富文本)，图片及动画。 QLabel常用方法
方法描述margin保存 QLabel 控件中内容与边框之间的距离（边距&#…
【Qt】常用控件QLabel
常用控件QLabel
QLabel可以用来显示文本和图片。
QLabel的属性
其核心属性如下：
属性说明 text QLabel 中的⽂本 textFormat ⽂本的格式. Qt::PlainText 纯⽂本Qt::RichText 富⽂本(⽀持 html 标签)Qt::MarkdownText markdown 格式Qt::AutoText 根据⽂本内容…
Qt类 | QLabel类详解
文章目录 一、QLabel类介绍二、Properties（属性）三、Public Functions（公共函数）1.构造函数2.alignment与setAlignment函数 -- 标签内容的对齐方式3.buddy与setBuddy函数 -- QLabel关联的伙伴控件4.hasScaledContents与setScaledC…
【Qt 学习笔记】Qt常用控件 | 显示类控件 | Label的使用及说明
博客主页：Duck Bro 博客主页系列专栏：Qt 专栏关注博主，后期持续更新系列文章如果有错误感谢请大家批评指出，及时修改感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ Qt常用控件 | 显示类控件 | Label的使用及说明
文章编号：Q…
Qt6.5类库详解：QLabel
1. QLabel介绍
QLabel是Qt框架中的一个标签类，用于显示文本或图像。它可以在窗口或其他容器中显示静态文本，并且可以根据需要设置格式、对齐方式和尺寸。
QLabel的主要功能和特点包括： 显示文本内容：QLabel可以显示文字内容&…
——标签类QLabel)
Qt应用开发(基础篇)——标签类QLabel
一、前言 QLabel标签继承于QFrame，QFrame继承于QWidget，是Qt中最基础也是最常用的控件。 框架类QFrame介绍 QLabel不提供用户交互功能，标签的视觉外观可以通过多种方式进行配置，并且可以使用它为其他界面的标签，QLabel…
)
QT QLabel控件(使用详解)
本文详细的介绍了TextLabel控件的各种操作，例如：显示边框、设置文字、设置字体、设置信息提示框、状态提示、居中对齐、加载图片、自适应图片大小、设置位置大小、样式表等操作。 本文作者原创，转载请附上文章出处与本文链接。 QLabel控件(使…
基于spss的多元线性回归（逐步回归法 stepwise regression）
回归分析的基本思想是： 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
多元回归分析的由来： 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而…
matlab学习：regress函数、stepwise函数、lasso函数
做数据量化推理的大作业，考虑了几种回归模型，由于网上的资料并不多，只能借鉴部分信息，再加上自己的尝试，算是学会了matlab中regress、stepwise、lasso三个函数的一些用法，分享出来。
先分享下有关regress函…
Stepwise Extractive Summarization and Planning with Structured Transformers
论文链接 Stepwise Extractive Summarization and Planning with Structured Transformers Abstract1. Introduction2.Related work3. Problem: Stepwise Content Extraction4 Stepwise HiBERT5. Stepwise ETCSumAbstract
本文提出了一个使用结构化的 transformer—HiBERT和Ex…
阅读2.A stepwise interpretable machine learning framework using LR andLSTM
阅读笔记_A stepwise interpretable machine learning framework using LR andLSTM 文章信息摘要1.介绍2.文献综述和研究动机3.数据描述4.概念建模框架和逐步过程4.1System architecture for predicting yellow taxi demand from FHV quota(配额) to be controlled4.2Multivari…
逻辑回归-逐步回归（stepwise regression）的一些思考
在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料
在数据挖掘中，我们经常用到逻辑回归算法。逐步回归又是筛选变量的一个自动化算法，被诸多大学教授讲述。我在机器学习项目中累计经验说明逐步回归有时是有用的，特别是存在较多相…
python直接进行逐步回归,Python实现逐步回归（stepwise regression）
从0到1Python数据科学之旅(博主录制) http://dwz.date/cqpw 逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的…