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nginx的配置文件详解
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Mac 安装 Nginx
一、环境
二、安装步骤：
1、打开终端，执行更新
2、终端继续执行命令
3、查看需要安装nginx的信息
4、正式开始安装
5、查看nginx安装目录（是否如info所说）
6、启动nginx，终端输入如下命令
7、访问验证：打开浏览器访问localhost:8080
8、nginx常用命令 一、环境 …
Nginx超详细入门教程
目录
一、nginx配置文件介绍
二、nginx的核心功能 1）反向代理
<1>正向代理
<2>反向代理
<3>准备工作 2）负载均衡
3）负载均衡策略
4）动静分离
三、Nginx的高可用性
1）准备两台虚拟机并都安装…
Nginx反向代理配置
一.什么是反向代理
反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受Internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就…
Nginx 安装使用 Centos环境
01-Nginx安装 Nginx 是一款 轻量级 的 Web 服务器/ 反向代理 服务器及 电子邮件 （IMAP/POP3）代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发，供俄国大型的入口网站及搜索引擎Rambler（…
torch.nn.LogSoftmax用法
LOGSOFTMAX
CLASS torch.nn.LogSoftmax(dim: Optional[int] None)
将函数应用于n维输入张量。 LogSoftmax公式可以简化为： Shape: Input: (∗) where ∗ means, any number of additional dimensions Output: (∗) , same shape as the input
Parameters
dim…
softmax 分类器
1.从两个角度理解
（1）信息论中交叉熵 H ( p , q ) − ∑ x p ( x ) l o g ( q ( x ) ) H ( p ) D K L ( p ∣ ∣ q ) H(p,q)-\sum_xp(x)log(q(x))H(p)D_{KL}(p||q) H(p,q)−x∑p(x)log(q(x))H(p)DKL(p∣∣q) p是指真实的分布，q是估计…
超多分类的Softmax
超多分类的Softmax 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34404607 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35027284 http://manutdzou.github.io/2017/08/20/loss-design.html
2014年CVPR两篇超多分类的人脸识别论文：DeepFace和DeepID Taigman Y, Yang M, Ranzat…
Softmax与SoftmaxWithLoss原理及代码详解
一直对softmax的反向传播的caffe代码看不懂，最近在朱神的数学理论支撑下给我详解了它的数学公式，才豁然开朗 SoftmaxWithLoss的由来
SoftmaxWithLoss也被称为交叉熵loss。 回忆一下交叉熵的公式， H(p,q)−∑jpjlogqj H ( p , q ) − ∑ j …
Softmax的通俗讲解
0 前言 Softmax在机器学习中应用非常广泛，尤其在处理多分类问题，分类器最后的输出单元需要Softmax 函数进行数值处理。但是刚刚接触机器学习的同学可能对Softmax的特点及好处并不理解，当你了解以后会发现，Softmax计算简单…
Softmax公式及梯度计算
softmax是一个多分类器，可以计算预测对象属于各个类别的概率。
公式 y i S ( z ) i e z i ∑ j 1 C e z j ， i 1 , . . . , C y_iS(\boldsymbol{z})_i \frac{e^{z_i}}{\sum_{j1}^{C}e^{z_j}}，i1,...,C yiS(z)i∑j1Cezjezi&…
Softmax函数及其导数
Softmax函数及其导数
本文翻译自The Softmax function and its derivative
基础概念
Softmax函数的输入是N维的随机真值向量，输出是另一个N维的真值向量， 且值的范围是 (0,1) ，和为1.0。即映射： S(a)RN→RN ： S(…
深入理解激活函数之softmax
什么是 Softmax 函数
softmax 函数首先是一个函数，它将含有K 个实值的向量转换为 K 个总和为1的实值向量。向量的K个输入值可以是正数、负数、零或大于 1，但 softmax 能将它们转换为介于0 和 1，因此它们可以被解释为概率。如果其中一个输入较…
 详解)
Pytorch nn.Softmax(dim=?) 详解
本文参考自：Pytorch nn.Softmax(dim?) - 知乎
原文写得很好了，我这边另外完善了一些细节，让大家理解地更加直白一些。
可以先去看上面的参考文章，也可以直接看我这篇。 目录
1、tensor1
1）已知该矩阵的维度为&am…
softmax中axis参数
从caffe中我们看到softmax有下面这些参数
// Message that stores parameters used by SoftmaxLayer, SoftmaxWithLossLayer
message SoftmaxParameter {enum Engine {DEFAULT 0;CAFFE 1;CUDNN 2;}optional Engine engine 1 [default DEFAULT];// The axis along which t…
Sigmod/Softmax变换
sigmoid函数/Logistic 函数 取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。
sigmoid函数性质
1 ”对称”：1−σ(s)σ(−s)
2 “导数”：σ′(s)σ(s)(1−σ(s))
3 sigmoid 原函数及导数图形如下&#…
深度学习笔记（13） Softmax分类
深度学习笔记（13） Softmax分类 1. Softmax 回归2. 练一个Softmax分类器 1. Softmax 回归
有一种logistic回归的一般形式，叫做 Softmax回归 能在试图识别某一分类时做出预测 或者说是多种分类中的一个，不只是识别两个分类
假设不…
softmax函数及其代码实现
一、前言
这篇文章已经讲得特别好了《一分钟理解softmax函数（超简单）》，为了加深理解，我按照自己的理解进行引用修改，并配上代码实现。
前面我们把sigmoid函数引入《机器学习 逻辑回归(1)二分类》中，用于…
softmax之温度系数
1.数学表示
这是传统的softmax： q i e x p ( z i ) ∑ j e x p ( z j ) q_i \frac{exp(z_i)}{\sum_jexp(z_j)} qi∑jexp(zj)exp(zi) 或者写： q i e x p ( z i ) / 1.0 ∑ j e x p ( z j / 1.0 ) q_i \frac{exp(z_i)/1.0}{\sum_jexp(z_j/…
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