摘要：
nn：w比1大，会造成激活函数、梯度爆炸。w比1小，梯度会消失。随机化初始权重有助于解决这个问题。 RNN同样有梯度消失问题，反向传播时后面的梯度很难传到前面的层，从而影响到前面的层的计算。梯度爆炸会发生数值溢出，可以通过修剪、缩放来解决。 GRU：记忆细胞C<t>的作用是提供记忆的能力。候选值C^ 阅读全文
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语言模型告诉你特定句子出现的概率是多少。 为了建立一个好的RNN模型，需要包括很大语料库的训练集。 将每个单词都转成one-hot向量，包括结尾标记和标点符号、未见单词，作为输入。 第一个时间步的输入是零向量，做一个sorftmax，输出字典里所有单词的概率。以后每一步的输入为一个单词one-hot 阅读全文
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Tensorflow的Eager Execution是一种命令编程环境，操作会返回具体的值。 要启动Eager Execution，请将tf.enable_eager_execution()添加到程序或控制台回话的开头。 启用Eager Execution会改变TensorFlow操作的行为方式，现 阅读全文
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所谓函数化多态性，就是将程序所处理的对象的类型参数化，使得一段程序可以用于处理多种不同类型的对象。 1.函数模板 template<class T>//定义函数模板 void outputArray(const T* array,int cout){ for(int i=0;i<cout;i++) 阅读全文
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1.运算符重载 #include<iostream> using namespace std; class Complex{ public: Complex(double r=0.0,double i=0.0):real(r),imag(i){} Complex operator+(const Co 阅读全文
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1.循环分配器 为在客户群体中共享某一资源（比如多个应用程序共享同一CPU),可以借助队列Q实现一个资源循环分配器。 RoundRobin{//循环分配器 Queue Q(clients);//参与资源分配的所有客户组成队列Q while(!serviceClosed()){//在服务关闭之前，反复 阅读全文
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1逆序输出 在栈所擅长解决的典型问题中，有一类具有以下特征：首先，虽有明确的算法，但其解答却以线性序列的形式给出；其次无论递归还是迭代实现，该序列都是依逆序计算输出的。最后，输入和输出规模的不确定，难以实现确定盛放输出数据的容器大小。因其特有的“后进先出”特性及其在容量方面的自适应性，可使用栈来解决 阅读全文
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生成器函数：使用常规的def语句进行编写，但是使用yield语句一次返回一个结果，在每次结果产生之间挂起和恢复他们的状态。 生成器表达式：类似列表推导，但是，它们返回按需产生结果的一个对象，而不是创建一个结果列表。 def gensquares(N): for i in range(N): yiel 阅读全文
摘要：
如果对象时实际保存的序列或是在迭代工具上下文中（例如，for循环）一次产生一个结果的对象，那么就看作是可迭代的。总之，可迭代对象包括实际序列，以及能按照需求计算的虚拟序列。术语可迭代对象与迭代器在指代支持迭代的对象的时候，常常是可以互换的。一般倾向用可迭代对象（iterable）来指代一个支持ite 阅读全文