摘要：
1. 为什么会出现图卷积神经网络？ 普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起 阅读全文
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1.关于dropout的训练测试阶段理解 dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。我们通常设定一个dropout radio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新）， 阅读全文
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创建tensor： 1.numpy向量转tensor： a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor： a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2.])#不常用 c=torch.tenso 阅读全文
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第一题 1,5,10,50,100五种纸币，每种对应一个数量，求找零所需最小纸币数，如无方案输出-1。 思路：贪心算法，从100币值依次往下找即可 第二题 给一个数列和按某种排序方式每一步生成的数列，要求实现该排序算法并输出每一步内容。 很明显是快排，通过率100%。 import java.uti 阅读全文
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一.什么是HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop 分布式文件系统。 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。HDFS思想就是分而治之再综合的过程，但是对于我们使用者来说是透明的，就像我们使用Windows的文件系统一样，只需要知道你要 阅读全文
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下： MR是基于进程，spark是基于线程 Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业 阅读全文
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认知和学习Hadoop，我们必须得了解Hadoop的构成，下面通过Hadoop构件、大数据处理流程，Hadoop核心三个方面进行一下介绍： hadoop中有3个核心组件： 分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上 分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机 阅读全文
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一.Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的，我们使用hdfs作为数据源。文件在hdfs上是以block(块，Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的。 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片，即Split（分片，逻辑划分，不包含具体数据，只包含这些数据的位置信息）,那么上图中 阅读全文
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由上述推导可以看出，在使用MSE时，w、b的梯度均与sigmoid函数对z的偏导有关系，而sigmoid函数的偏导在自变量非常大或者非常小时，偏导数的值接近于零，这将导致w、b的梯度将不会变化，也就是出现所谓的梯度消失现象。而使用cross-entropy时，w、b的梯度就不会出现上述的情况。所以M 阅读全文
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你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse-1 。在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们：[0,1]。给定课程总量以及它们的先决条件，请你判断是否可能完成所有课程的学习。 示例 1: 输入 阅读全文