鸿蒙开发者社区

在深度学习的优化算法家族中，Adagrad算法以其独特的自适应学习率调整机制脱颖而出。以下将详细介绍Adagrad算法是如何自适应调整学习率的以及它的适用场景。Adagrad算法自适应调整学习率的原理初始化：首先，需要设置一个初始学习率\eta，它是算法开始时所有参数更新的基础步长。计算梯度：在每次迭代t中，计算模型损失函数关于每个参数的梯度gt。累积梯度平方：Adagrad算法会维护一个累积梯度平方的向量rt，初始值为0向量。在...

在机器学习和深度学习的优化领域，梯度下降算法是基石，但它存在收敛速度慢、易震荡和陷入局部最优等问题。动量法（Momentum）的出现有效改进了这些不足，以下是其具体的改进方式。引入历史梯度信息，加速收敛在标准梯度下降算法中，每次参数更新仅依据当前梯度。而动量法引入了历史梯度信息，通过公式vt\betav{t1}+(1\beta)gt更新动量。其中vt是当前动量，v{t1}是上一次的动量，gt是当前梯度，\beta是动量衰减因子。然后根据\t...

在机器学习和深度学习中，梯度下降算法是优化模型的核心工具，但如何选择合适的超参数是一个关键且具有挑战性的问题。以下是几种常见的自动调优梯度下降算法超参数的方法。网格搜索原理与流程：网格搜索是最直观的超参数调优方法。首先要为每个超参数定义一个离散的取值范围，然后系统地遍历这个范围内所有可能的参数组合。在每一组参数组合下，使用验证集对模型进行训练和评估，最后选择在验证集上表现最佳的参数组合作为最优...

一、场景介绍例如用户出行需要提前预定酒店房间，此时用户可打开商户开发的APP应用元服务，选好预定房间后发起支付，商户通过接入华为支付拉起华为支付收银台完成单个订单支付。支持商户模型：直连商户、平台类商户、服务商华为支付收银台展示：二、业务流程开发者通过接入PaymentKit基础支付，可以简便快捷的实现应用的支付能力。具体接入流程如下：1.商户客户端请求商户服务器创建商品订单。2.商户服务器按照商户模型调用Paym...

OpenHarmony应用开发分阶段学习路线阶段一：基础认知（1周）阶段二：核心开发技能（23周）阶段三：进阶专题（34周）坚果派最初我们以鸿蒙为基石，不断向同级诸如ArkUIX、仓颉，以及同类诸如蓝河、欧拉等扩展，如今在不断努力和尝试下，我们平台已具备了各类产品的优秀开发团队及支持运营的万粉团队。专注于分享的技术包括HarmonyOSOpenHarmony、仓颉、ArkUIX、AI、BlueOS操作系统。团队成员主要聚集在北京，上海，南京，深圳，...

在机器学习的复杂领域中，构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而，模型的性能评估绝非易事，它关乎模型能否在实际应用中发挥作用，而交叉验证则是这一过程中的关键技术，是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子...

在机器学习的宏大版图中，特征工程宛如一座隐藏在幕后却又至关重要的基石。它默默发挥着作用，将原始数据雕琢成模型能够有效学习和理解的形态，深刻影响着机器学习模型的性能与表现。特征工程：机器学习的关键前奏特征工程是运用领域知识和技术手段，对原始数据进行一系列处理，从而提取、选择、变换和创造特征的过程。它的核心目的在于让数据以更优的状态适配机器学习模型，挖掘数据中潜藏的关键信息，增强模型的学习与预测能...

兄弟们年龄大了跳槽这么难，找不到活，可咋办，有咩有好的出路

本文原创发布在[华为开发者社区](https:developer.huawei.comconsumercnforum)。介绍本示例利用[ohos.geoLocationManager](https:developer.huawei.comconsumercndocharmonyosreferencesV5jsapisgeolocationmanagerV5location)通过位置服务获取当前设备所处的地理位置及经纬度，设置精准定位开关可获取精准位置。[获取当前地理位置源码链接](https:gitee.comscenariosamplesgetcurrentlocation)效果预览使用说明1.点击"获取当前...

在当今数字化时代，图像数据无处不在，但图像质量往往受到噪声、雾气等因素的影响。深度学习技术为图像的去噪、去雾、增强等预处理操作提供了强大的解决方案。深度学习在图像去噪中的应用卷积神经网络（CNN）：CNN可通过卷积层自动提取图像特征，学习噪声模式与图像真实内容的差异，如DnCNN模型，由多个卷积层、激活函数和批归一化层组成，能高效去除高斯噪声、椒盐噪声等不同类型的噪声。自动编码器（Autoencoder）：自动编码...

目标检测作为计算机视觉领域的重要任务，旨在从图像或视频中找出目标的位置和类别。下面将为你介绍YOLO、FasterRCNN等目标检测算法的原理和发展历程。早期传统方法在深度学习兴起前，目标检测主要依靠传统方法，如滑动窗口配合人工设计的特征提取算法，像HOG、SIFT等，再结合SVM、AdaBoost等分类器进行目标检测。但这些方法计算量大，检测精度有限。FasterRCNN算法RCNN：2014年提出，是首个将深度学习用于目标检测的重要模型。...

在科技飞速发展的当下，人工智能与人类的协作模式正处于快速变革的关键时期，以下是对其未来演变趋势的一些分析。从辅助工具到平等伙伴初级协作阶段——AI作为高效助手：目前，AI更多地扮演着辅助工具的角色。比如在办公场景中，智能语音助手可以自动整理文档、安排会议日程。在这个阶段，AI主要是帮助人类完成一些繁琐、重复的任务，以提高工作效率。中级协作阶段——AI成为得力伙伴：随着技术的发展，AI将逐渐成为人类的得力...

一、预下单（服务器开发）开发者按照商户模型调用直连商户预下单或平台类商户服务商预下单接口获取预支付ID（prepayId）。为保证支付订单的安全性和可靠性需要对请求body和请求头PayMercAuth对象内的入参排序拼接进行签名。请参考排序拼接和签名示例代码。构建订单信息参数orderStr。商户服务器需要将客户端支付接口入参orderStr签名后返回给客户端。说明：orderStr中sign字段签名规则是将除sign外的参数都做排序拼接后再签名，...

在人工智能飞速发展的当下，其硬件能耗问题愈发凸显。据国际能源署预测，人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此，降低人工智能硬件能耗，实现绿色计算，已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。新型硬件架构与材料计算随机存取内存（CRAM）：明尼苏达大学的研究团队开发的CRAM，能让数据完全在内存阵列内处理，无需离开计算机存储信息的网格，打破了传统冯·诺依曼体系结构中计算与内存之间的壁垒，可将人工智...

本文原创发布在[华为开发者社区](https:developer.huawei.comconsumercnforum)。介绍本示例实现以下三种功能：1.利用[NetConnection](https:developer.huawei.comconsumercndocharmonyosreferencesV5jsapisnetconnectionV5netconnection)监听当前网络连接状态。2.监听网络类型（wifi、蜂窝网络）。3.判断蜂窝网络类型（3G\\4G\\5G）和信号强度。[实现设备网络监听源码地址](https:gitee.comscenariosamplesnetstatuslisten)效果...

之前分享过[使用图形化工具tortoiseGit上传代码至gitee仓库](https:ost.51cto.composts25167)，今天分享如何使用tortoiseGit拉取仓库的不同分支并且提交到指定分支。1.以作者仓库为例，它有OpenHarmonyv5.0Release和OpenHarmonyv4.1.1两个分支2.首先选择Git在这里创建版本库3.选择远端OpenHarmonyv5.0Release4.然后选择远端拉起OpenHarmonyv5.0Release代码5.切换到远端的OpenHarmonyv5.0Release分支6.此时就可以提交代码到OpenHarmonyv5.0Release分支了

本文原创发布在[华为开发者社区](https:developer.huawei.comconsumercnforum)。介绍本示例基于abilityAccessCtrl实现了应用获取相机权限，位置信息以及步数信息三种常见权限的功能，每个权限都需要向用户申请，用户确认后才可开启。[应用获取不同权限源码链接](https:gitee.comscenariosamplespermissionrequesttes)效果预览使用说明1.点击“打开相机”按钮，跳转到获取相机权限页，点击开始预览，应用向用户申请相机权限。2....

在深度学习领域，LSTM常面临过拟合问题，Dropout技术则是解决这一问题的有效手段之一。以下将介绍如何使用Dropout技术防止LSTM过拟合以及相关注意事项。如何使用Dropout技术防止LSTM过拟合在输入层应用Dropout：在将数据输入LSTM网络之前，可以对输入数据应用Dropout。这能随机丢弃部分输入特征，使LSTM无法过度依赖某些特定输入，增强对不同输入特征组合的适应性，例如在文本分类任务中，可随机丢弃部分词向量特征。在LSTM的隐...

在语音识别领域，LSTM凭借其强大的序列建模能力得到了广泛应用，但对不同语速的适应性仍是一个关键挑战。以下是一些解决该问题的方法。数据增强方面语速扰动数据生成：在训练数据上进行语速扰动处理，通过加快或减慢音频的播放速度来创建具有不同语速的新训练样本。这样可以让LSTM模型接触到更多语速变化的情况，增强其对不同语速的适应性。例如，将原始音频以0.8倍、1.2倍等不同速度进行处理，扩充训练数据集。多语速语料库构...

在动态系统数据处理的领域中，长短期记忆网络（LSTM）和回声状态网络（ESN）都是备受关注的技术。它们各有特点，在不同的场景下发挥着重要作用。下面将详细探讨它们在处理动态系统数据时的差异。网络结构差异LSTM：作为循环神经网络（RNN）的变体，LSTM内部结构复杂，包含输入门、遗忘门、输出门和细胞状态。输入门决定当前输入信息的保留程度，遗忘门控制对过去信息的遗忘，输出门确定输出内容，细胞状态负责长期信息的存储和...