05 非线性链:w² 让方向随位置改变
把链式法则的中间量换成非线性的 p = w² + 1,用两点对照说明函数值相同导数却可反号,局部方向只在足够小步长下成立。
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5 分钟
04 chain rule:把变化沿链路传回去
在单样本、标量、单参数的链条上把 dL/dw 拆成逐段相乘,并用数值例子区分精确导数、有限差商与线性预测。
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5 分钟
01 前向预测与 MSE:从 batch 输入到标量损失
用一个 batch 的矩阵乘法理解线性预测,并把逐样本误差压成标量 MSE;附 shape 链、手算示例与 broadcasting 易错点。
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5 分钟
02 bias 与损失:局部变化率与导数入门
固定 X、w、y,只改变量 bias,观察 MSE 如何变化;用差商认识导数,并区分局部方向与全局最小。
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5 分钟
03 驻点与局部极值:导数为零说明什么
从一元可导函数出发,说明 f'(a)=0 只代表驻点;用三个函数与反例区分局部极值、全局最小和 MSE 为零。
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5 分钟
SpringCloud09-MQ
简单的介绍了SpringCloud中的MQ。
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3 分钟
SpringCloud08-Docker
简单的介绍了SpringCloud中的Docker。
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17 分钟
SpringCloud07-Gateway
简单的介绍了SpringCloud中的Gateway。
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8 分钟