目录一、递归函数二、生成器三、迭代器本章小结 一、递归函数递归：如果一个函数内部调用了自己那么就叫递归。def f():
print("你好，我叫aa")
f()
f()1.如果要定义递归函数，必须要有出口，因为无限递归会导致内存溢出 2.设计一个出口，不断的向出口接近def f(x):
print("你好，我叫aa")
if x == 10:
r
1、torch.autograd——自动求导系统深度学习模型的训练就是不断更新权值，权值的更新需要求解梯度，梯度在模型训练中是至关重要的。然而求解梯度十分繁琐，pytorch提供自动求导系统。我们不需要手动计算梯度，只需要搭建好前向传播的计算图，然后根据pytorch中的autograd方法就可以得到所有张量的梯度。（1）torch.autograd.backward功能：自动求取梯度tensor
Tensor 与 Autograd神经网络中重要的内容就是进行参数学习，参数学习就离不开求导。torch.autograd 包来进行自动求导。自动求导要点看不懂。。。。为啥别人都说这本书好呢。有好多错别字啊，，梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。看不懂的可以看看下面的在回来看
今天发现有限元插件不稳定的原因在于用有限差商计算导数的数值误差。之前的步长都是1e-4，现在步长变为1e-2（0.01）就工作正常了。下一步要找一种健壮的、同时计算量不太大的导数计算方法。
原创
2014-12-30 17:49:00
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02 图像导数在整个图像处理的学习过程中可以看到，在很多应用中图像强度的变化情况是非常重要的信息。强度的变化可以用灰度图像I(对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数)的x和y的方向导数和进行描述。图像的梯度向量为：梯度有两个重要的属性，一个是梯度的大小：它描述了图像变化的强弱，一是梯度的角度：它描述了图像中在每个点(像素)上强度变化最大的方向。NumPy中的arctan2()函数返回弧度表示
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2023-09-29 22:27:15
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摘要： 本文首先回顾了导数的基本概念，然后初步书写了计算函数导数的程序函数，并根据计算机特点对函数进行了改进以达到工程实现。关键词： 导数、工程实现本文默认你对导数有一定了解，所介绍的函数默认是可导的。前言在人工智能领域，深度学习相关研究一直在如火如荼地进行着。基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation， BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算
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2023-10-20 07:32:56
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如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度。相反，只有所有输入都不需要梯度，输出才不需要。如es_grad=True)a=x + y
原创
2023-05-18 17:10:37
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# PyTorch中softmax函数的导数实现
作为一名经验丰富的开发者，你需要指导一位刚入行的小白如何实现PyTorch中softmax函数的导数。在本文中，我将向你展示整个实现流程，并详细解释每个步骤的代码和注释。
## 实现流程
下面是我们实现PyTorch中softmax函数的导数的步骤的总结。我们将使用PyTorch的自动微分功能来计算导数。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-01-24 05:52:09
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代码下载：https://github.com/pakaqiu/yolov3_simple视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1MK4y1X74Q?p=1 yolov1到v3损失函数都是逐步修改而来，特别是v4，v5损失函数的改动对于目标检测的性能和效果具有较大的提升；当然v3相比v1，v2还是有不少提升的，这种性能提升不仅仅是损失函数所带来的，网络结构的修
RNN RNN前向传播过程 其中 它们二者是何其的相似，都把输出压缩在了一个范围之内。他们的导数图像也非常相近，我们可以从中观察到，sigmoid函数的导数范围是(0,0.25]，tanh函
# Java计算偏导数的步骤
## 引言
计算偏导数是高等数学中的一个重要概念，它可以帮助我们求得多变量函数在某一点的变化率。在Java中，我们可以通过数值方法来近似计算偏导数，下面将介绍如何实现这一过程。
## 步骤概览
下面的表格展示了计算偏导数的整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义多变量函数 |
| 2 | 选择需要计算偏导数的变量 |
|
原创
2023-10-02 12:31:09
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导数，derivative， first derivative：一阶导，second derivative：二阶导，
which derivative：几阶导？
a derivative：一个导数，并不确定阶数
|x| 的导数，sign(x)（在 x=0 处没有定义）
1. 定义
设函数 y=f(x) 在点 x0 的某个邻域内有定义，当自变量 x 在 x0 处有增量 Δx，x0+Δx也在该邻
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2016-10-19 17:54:00
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1 两者是复合函数的关系，用x的平方替换x就形成了上面的式子。 2 主要难点就是这两者之间的关系。 3 先复合函数整体求导，再带值。 4 隐函数： 一个函数由方程决定，就是隐藏起来了，叫隐函数。 隐函数在考研当中只能求导。 然后如果看见极限符号。、 将导数与极限挂钩，必考导数定义。 5 猜测：可能是 ...
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2021-09-04 22:21:00
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自动求导机制本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。没有必要全部了解，但建议您熟悉它，他可以将帮助你编写程序更高效，更清洁；同时还可以帮助您进行调试。向后排除子视图：每个变量都有一个标记：requires_grad允许从梯度计算中细分排除子图，并可以提高效率。requires_grad如果一个输入变量定义requires_grad,那么他的输出也可以使用requires_grad；相反，只
导数，derivative， first derivative：一阶导，second derivative：二阶导，
which derivative：几阶导？
a derivative：一个导数，并不确定阶数
|x| 的导数，sign(x)（在 x=0 处没有定义）
1. 定义
设函数 y=f(x) 在点 x0 的某个邻域内有定义，当自变量 x 在 x0 处有增量 Δx，x0+Δx也在该邻
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2016-10-19 17:54:00
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1.1 向量的1范数向量的1范数即：向量的各个元素的绝对值之和，上述向量a的1范数结果就是：29，MATLAB代码实现为：norm（a，1）；1.2 向量的2范数向量的2范数即：向量的每个元素的平方和再开平方根，上述a的2范数结果就是：15，MATLAB代码实现为：norm（a，2）；1.3 向量的无穷范数1.向量的负无穷范数即：向量的所有元素的绝对值中最小的：上述向量a的负无穷范数结果就是：5，
我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
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2023-12-08 19:03:28
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自动求导机制本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。没有必要全部了解，但建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更清洁的程序，并可帮助您进行调试。从后向中排除子图：每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中细分排除子图，并可以提高效率。requires_grad如果一个变量定义requires_grad,那么他所有的操作也可以使用requir
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2024-01-10 13:51:49
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导入库import numpy as np # 导入Numpy
import torch # 导入Torch在Pytorch中，Tensor和tensor都用于生成新的张量。>>> a = torch.Tensor([1, 2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>&
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2024-01-10 16:48:58
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导数定义和求导计算
原创
2022-09-02 21:26:52
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