正在努力找工作的小森~
12 2018 档案
摘要：分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？趁着这次学习把这些概念系统学习了一下。 首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西： 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorc
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摘要：最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。 pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理，做了简单的例子，过程很简单，就像把大象装进冰箱里一共需要几步？ 第一步：打开冰箱门。 我们要创建
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摘要：摘要：一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward（）函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 首先，如果out.backwar
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摘要：cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作： 其次，cat还可以把list中的tensor拼接起来。 比如： 上面的代码可以合成一行来写：
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摘要：在numpy库中，经常会出现“秩为1的一维数组”（come from 吴恩达的深度学习，目前还没有搞清楚numpy中如此设计的意图）。比如： 注意这里的a的shape是[3] ，既不是 [1,3] 也不是 [3,1]。这就说明它既不是行向量也不是列向量，只是一个数组。 但是我们可以用squeeze（
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摘要：这是一个网友改的程序，安装好以后把 ~/.cache/netcase-cloud-music 这个目录删除掉，就可以正常使用了，不用root权限
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摘要：感觉还是18.4好用，所以最近装回了18，感觉现在18的兼容性也还可以了，深度学习的环境配置都没有问题，就是安装软件的时候有点慢，所以想要更新一下源。 第一步： 第二部： 把文件里面的东西删除，并替换为如下（记得备份奥）： 第三部： 这里我们就更换好源了，可以非一般的体验了。 还有其他的源可以选择，
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摘要：根据书上描述，共享栈的特点是：两个栈顶，置放在数组两头，入栈迎面相向，相遇时栈满，看图示： 主要处理两步工作：第一，栈空的标志。这里沿用前面的约定，左栈用-1，而右栈用MAXSIZE，也就是放在数组的最左右两端。第二，判满。这里采用左栈+1=右栈表明栈满。 此外，还需要一个状态标志flag，让用户选
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摘要：这是转载阮一峰的一篇博客，网络上真的有好多像他这样的博主啊，算法讲解起来比书上课上好理解很多，浅显易懂。 希望自己有一天也可以像他们这样，能用简单的语言去描述复杂的知识。 举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？
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摘要：很多时候，在对结构体进行相应的编码时，时而发现是用点运算符( . )，时而是用箭头运算符( -> )；那么这两者之间的使用有什么区别么？ 相同点：两者都是二元操作符，而且右边的操作数都是成员的名称。不同点：点运算符( . )的左边操作数是一个结果为结构的表达式； 箭头运算符( -> )的左边的操作数
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摘要：横向想了一下这几个经典的排序算法，个人感觉快排应该是速度最快了，首先快排在空间复杂度的角度应该开销比归并要小很多，因为归并需要申请新的临时空间，时间复杂度上虽说都是N*log(n)。但是同一个数量级上归并有很多的数组复制操作，感觉如果数据很大的话应该比快排所消耗的时间多很多（但是都是在一个数量级上，
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摘要：第一篇自己写的，内容比较简单比较水，但是值得纪念呀，哇哈哈哈哈哈 学习了上个博客的思想之后，感觉排序算法很多用挖坑、填坑这种思想来看会好理解的多。 插入排序的算法流程如下： 用挖坑填坑的思想叙述的话是这个样子： 代码如下：
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摘要：在复习数据结构的期末试，准备了一下几个经典的排序方法，逐一整理，这是我转载网友的，认为他的语言最为浅显易懂。如下： 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。 该方法的基本思想是：
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摘要：马上要考试了，复习数据结构中，对C的指针不太了解，在严蔚敏《数据结构（C语言版）》中，发现p22定义顺序存储结构： 顿时蒙蔽，为何定义的指针在后面能 L.elem[i] 这样的调用.....这不是数组的访问形式么? 于是谷歌： 数组a[i]在编译的时候会被编译器复原成*(a+i)，其中a是数组名，也
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