Pytorch拾遗
深度学习拾遗dropout指的是每次更新参数的时候，随机抽取p比例的神经元不参与计算，也不更新权重。
一般来说，dropout在relu之后，即先激活，后dropout随即丢弃。
loss计算的是一个batch的均值。全体数据的 Loss 只有在验证（Evaluation）的时候，我们才会把所有 Batch 的 Loss 累加起来算一个总平均，用来评估模型好坏，但不用于更新参数。
pytorch语 ...
数据分析之ARIMA模型
ARIMA 全称是 差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）。我们可以将其拆解为三个部分：AR（自回归）、I（差分项）和 MA（移动平均）。
1. 核心前提：平稳性 (Stationarity)在学习 ARIMA 之前，必须理解平稳性。这是所有时间序列建模的基石。
一个平稳的时间序列具有以下特征：
均值是常数（不 ...
Operating-System-存储管理之分页
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Operating System-存储管理之分区
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Operating System-线程
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Operating System-死锁
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