To examine the experimentally suggested scheme of the pathways for Cl- and H-loss dissociations of the CH3Cl+ ion in the X2E (12A', 12A' '), A2A1 (22A'), and B2E (32A', 22A' ') states, the complete active space−self-consistent field (CASSCF) and multiconfiguration second-...
Tao Liu and Wen-Zuo Li and Qing-Zhong Li and Hai-Feng Zhang and Hong-Wei XiChemical Physics LettersH.-W.Xi,M.-B.Huang,B.-Zh.Chen,W.-Z.Li. Cl-loss and H-loss dissociations in low-lying electronic states of the CH3Cl+ ion studied using multiconfiguration second-order perturbation ...
For the four ionic states, we calculated the equilibrium geometries, adiabatic (T0) and vertical (Tv) excitation energies, and relative energies (Tv') at the geometry of the molecule at the CASPT2 level and the Cl-loss dissociation potential energy curves (PECs) at the CASPT2//CASSCF ...
平滑版的L1 Loss。仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 Loss的平移。Smoooth L1 Loss其实是L2 Loss和L1 Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1 Loss的部分优点。 当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),梯度不至于...
DCCL模型整体loss如下,αβ 为超参数。 实验 实验表明DCCL的效果最佳(HR、NDCG);通过消融实验证明了对比学习辅助任务的有效性;为验证DCCL在物料流行度变化场景下的表现,论文构建了高热物料比例不同的测试集。随着测试集与训练集差异的逐渐变大,各模型指标均不同程度下降。但DCCL下降的没那么明显,证明了DCCL在该...
Clusterfit Encoder:是提前训练好的聚类算法,把图片分成x类,并且把这些不同的类作为假标签(pseudo-label),进行一个假的监督学习。pseudo-supervision的loss又作为总Loss的一部分 同时对于pseudo-supervision,也有一个对应的,可训练的扰动。 Loss 设置 新规定的CL_Loss 让两次增广、扰动、高频信号互相靠近。 左边是CL...
CS1.6,cl_u..1M ADSL,上传384K(QQ传文件极限38K),下行1M(实际120K)默认设置updatarate:101cmdrate:30很多服务器都会出现1～3的loss丢包率怎么设置才能改善?尽管占用带宽不多,但ping不同啊,混战和局域网差很多的说
cl_cmdbackup 是网络包备份的参数，简单的说是为了保证网络通讯的稳定，在发现loss的情况后，客户端将重新发送刚刚备份的命令（与此命令相近的有针数据包的cl_resend。建议值为2,因为dcoo的服务器还算过的去除非你自己的网络条件很差劲，要不然不会出现大量loss的情况，当你loss情况偏高时，酌情提高该值...
查看choke和loss状况的参数是net_graph 3(大部分人都喜欢1,但是精简显示看起来更方便,cpu占用也更低)]2)关于ping值(网络延迟)ping也就是网络延迟ms,网络延迟越高,与服务器也就越不同步。按一般情况来讲,ping越高弹道也就越不稳定;并且当两个人ping值差距很大时,比赛就变得不公平比如当B在一个服务器中,网络...
{"contrastive_loss": total_loss} # 实际代码:image_features =encode_image(image, normalize=True) image_features = torch.randn(32, 768) # 实际代码:text_features =encode_text(text, normalize=True) text_features = torch.randn(32, 768) logit_scale = nn.Parameter(torch.ones([]) * np.log(...