摘要：一、题目： 给定一个包含了一些 0 和 1的非空二维数组 grid , 一个 岛屿 是由四个方向 (水平或垂直) 的 1 (代表土地) 构成的组合。你可以假设二维矩阵的四个边缘都被水包围着。 找到给定的二维数组中最大的岛屿面积。(如果没有岛屿，则返回面积为0。) 示例 1: 对于上面这个给定矩阵应返
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摘要：1、题目 如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素，那么这个矩阵是托普利茨矩阵。 给定一个 M x N 的矩阵，当且仅当它是托普利茨矩阵时返回 True。 示例 1: 示例 2: 说明: 2、思路： 按每行遍历： 【其实不用分的，自己又犯蠢了】直接判断上一行【0：-1】和下一行【1：
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摘要：1、题目 在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。 给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。 如果具有给定参
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摘要：一、创建二维列表 1、二维列表创建第二维的时候，如果采用*2这种方式，这是一种浅复制的方式，同时引用到同一个list，如上图的C。 这种形式，不方便修改C[ i ][ j ]的数据，如果改C[ 0 ][ 2 ]，则C [ 1 ][ 2 ]也会改变。 2、如果想要给特定位置的元素赋值，采用列表生成器。
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摘要：一、创建一个队列： FIFOQueue：先进先出 RandomShuffleQueue：会将队列中的元素打乱，每次出列操作得到的是从当前队列所有元素中随机选择的一个。 二、操作一个队列的函数： enqueue、enqueue_many、dequeue 三、多线程协同： tf.Coordinator
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摘要：1、分类问题（交叉熵）： （1）模型： （2）代码1： 其中，tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内，若小于1e-10则赋值为1e-10，若大于1.0则赋值为1，这样避免出现log0这种错误或大于1的概率。 reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平
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摘要：一、TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1、步骤： 1、定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。 2、定义损失函数以及选择反向传播优化的算法。 3、生成会话（session）并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法。 2、代码： 来源：https://blog.csdn.net/l
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摘要：一、模型的保存：tf.train.Saver类中的save TensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型，即tf.train.Saver类。以下代码为保存TensorFlow计算图的方法： 二、模型的读取：tf.train.Saver类中的restore 注意：需要重新定义的变量大小
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摘要：目录： 一、TensorFlow的系统架构 二、TensorFlow的设计理念 三、TensorFlow的运行流程 四、TensorFlow的编程模型：边、节点、图、设备、变量、变量初始化、内核 五、常用的API：图、操作、张量、变量作用域【variable_scope】、占位符placeholde
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