12 2017 档案
摘要:创建用户: 创建表空间: 创建表空间例子: 用户授权: 完整例子:
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摘要:启动tensorboard tensorboard --logdir="log path" 一般是在模型跑完了以后,再进行启动,并且log path要和模型中的路径一样。 记录数据和画图 结构图: 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域,并且支持嵌套操作: 节点一般是变量或常量,需要加一个“n
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摘要:概述: 属于创建型设计模式,需要生成的对象叫做产品 ,生成对象的地方叫做工厂 。 使用场景: 在任何需要生成复杂对象的地方,都可以使用工厂方法模式。 直接用new可以完成的不需要用工厂模式 下面将介绍五种工厂类: 简单(静态)工厂: 一个栗子: 我喜欢吃面条,抽象一个面条基类,(接口也可以),这是产
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摘要:代理模式是Java常见的设计模式之一。所谓代理模式是指客户端并不直接调用实际的对象,而是通过调用代理,来间接的调用实际的对象。为什么要采用这种间接的形式来调用对象呢?一般是因为客户端不想直接访问实际的对象,或者访问实际的对象存在困难,因此通过一个代理对象来完成间接的访问。在现实生活中,这种情形非常的
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摘要:定义: 策略模式属于对象的行为模式。其用意是针对一组算法,将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中,从而使得它们可以相互替换。策略模式使得算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。 策略模式的结构 策略模式是对算法的包装,是把使用算法的责任和算法本身分割开来,委派给不同的对象管理。策略模式通常把一
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摘要:定义: 迪米特法则(Law of Demeter,LoD)也称为最少知识原则(Least Knowledge Principle,LKP)。 一个对象应该对其他对象有最少的了解。通俗地讲,一个类应该对自己需要耦合或调用的类知道得最少,你(被耦合或调用的类)的内部是如何复杂都和我没关系,那是你的事情,
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摘要:接口隔离有两种定义: Clients should not be forced to depend upon interfaces that they don’t use. 客户端不应该依赖它不需要的接口 那依赖什么呢?依赖它需要的接口,客户端需要什么接口就提供什么接口,把不需要的接口剔除,那就需要
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摘要:Tensor即张量,在tensorflow中所有的数据都通过张量流来传输,在看代码的时候,对张量的概念很不解,很容易和矩阵弄混,今天晚上查了点资料,并深入了解了一下,简单总结一下什么是张量的阶,以及张量的shape是什么? 在tensorflow中,张量的维数被描述为“阶”,张量是以list的形式存
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摘要:2.填入下面的license server: http://intellij.mandroid.cn/ http://idea.imsxm.com/ http://idea.iteblog.com/key.php 以上方法验证均可以
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摘要:靠近输入的神经元会比靠近输出的神经元的梯度成指数级衰减 靠近输出层的hidden layer 梯度大,参数更新快,所以很快就会收敛; 而靠近输入层的hidden layer 梯度小,参数更新慢,几乎就和初始状态一样,随机分布。 这种现象就是梯度弥散(vanishing gradient proble
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摘要:激活函数是用来加入非线性因素的,解决线性模型所不能解决的问题。 激活函数通常有如下一些性质: 非线性: 当激活函数是线性的时候,一个两层的神经网络就可以逼近基本上所有的函数了。但是,如果激活函数是恒等激活函数的时候(即f(x)=x),就不满足这个性质了,而且如果MLP使用的是恒等激活函数,那么其实整
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摘要:1 --函数GetHzFullPY(string)用于获取汉字字符串的拼音 2 --select GetHzFullPY('中华人民共和国') from dual; 3 --返回:ZhongHuaRenMinGongHeGuo 4 5 --函数GetHzPYCAP(string)用于获取拼音首字母
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摘要:using System; using System.Configuration; using System.Data; using System.Collections; using Oracle.ManagedDataAccess.Client; namespace DBUtility { /// /// A helper class used to execute q...
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摘要:该工具类实现INotifyPropertyChanged接口 /// <summary> /// 实现了属性更改通知的基类 /// </summary> public class BaseNotifyPropertyChanged : System.ComponentModel.INotifyPro
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摘要:监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊!因为参数太
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摘要:这是典型的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换,让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你
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摘要:softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过
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摘要:一、原理 重点:明白偏导数含义,是该函数在该点的切线,就是变化率,一定要理解变化率。 1)什么是梯度 梯度本意是一个向量(矢量),当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。 2)代价函数有哪些 0-1损失函数(0-1 loss
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摘要:怎样理解非线性变换和多层网络后的线性可分,神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换 线性可分: 一维情景:以分类为例,当要分类正数、负数、零,三类的时候,一维空间的直线可以找到两个超平面(比当前空间低一维的子空间。当前空间是直线的话,超平面就是点)分割这三类。但面对像分类奇
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摘要:1. git init # 初始化本地仓库 2. git remote add origin git@github.com:policeme/DGCNN.git # 关联远程仓库 3. git pull origin master --allow-unrelated-histories #把远程仓库和本地同步,消除差异 4. git add 5. git commit 6. git push ...
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摘要:一、 安装 TensorFlow谷歌的官网和开源项目都有介绍各个系统的安装和使用(官网:https://www.tensorflow.org/install git: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3
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摘要:一、安装 在进行安装前,要说一下,Git和SVN一样,都需要创建一个服务器的,他们都可以创建自己的版本管理服务器。对于个人和小团队来说,使用托管服务器可能更合适。 常见的有Github 和 Bitbucket。Github没有个人免费仓库使用,代码放上去就是开源的。Bitbucket的个人仓库相关页
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摘要:1.listview.itemtemplate设置item的外层父元素的控件。 2.listview.template设置item的样式(datatemplate),也可以使用itemcontainestyle来定义item的样式
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摘要:ListBox的样式比较简单,包括两部分: ListBoxItem项的样式; ListBox的样式; 完整代码: <Style x:Key="DefaultListBoxItem" TargetType="{x:Type ListBoxItem}"> <Setter Property="Foregr
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摘要:ScrollViewer自定义样式 ScrollViewer在各种列表、集合控件中广泛使用的基础组建,先看看效果图: 如上图,ScrollViewer简单来说分两部分,一个横向的滚动条,一个垂直滚动条,两个样式、模板、功能都基本一样,他们都是ScrollBar。以垂直滚动条为例,分解一下,分解图:
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摘要:GAN所建立的一个学习框架,实际上就是生成模型和判别模型之间的一个模仿游戏。生成模型的目的,就是要尽量去模仿、建模和学习真实数据的分布规律;而判别模型则是要判别自己所得到的一个输入数据,究竟是来自于真实的数据分布还是来自于一个生成模型。通过这两个内部模型之间不断的竞争,从而提高两个模型的生成能力和判
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摘要:马尔可夫模型,就一定存在马尔可夫链,该马尔可夫链服从马尔可夫性质:即无记忆性。也就是说,这一时刻的状态,受且只受前一时刻的影响,而不受更往前时刻的状态的影响。 马尔可夫链 (Markov Chain)是什么鬼 它是随机过程中的一种过程,一个统计模型,到底是哪一种过程呢?好像一两句话也说不清楚,还是先
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摘要:pip3 升级 pip3 install --upgrade pip pip国内的一些镜像 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) ht
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摘要:cmd pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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摘要:1.使用LINQ将两个List进行连接 如果现在存在两个List:list1、list2,并且两个list中对象的某个属性是相等的.则可以使用linq将他们相等的数据进行连接。 2.查询这个LIST中的哪些数据存在与另外一个LIST中 小list1,大list2 3.在单个list中使用where和
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摘要:在存在基本数据缓存时,可以传入一个数据库中的数据唯一标识码,然后利用自己编写的Convert类,这个Convert类必须实现IValueConverter接口,进行转换,在进行转换的过程中,可以从基本数据缓存中读取我们想要的数据,然后进行封装成我们想要的数据类型,返回的是一个object对象。 pu
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