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摘要: ThinkPHP的系统配置都采用数组形式,配置文件地址:Bin/Conf/config.php CHECK_FILE_CASE -- windows环境下面的严格检查大小写。 /* 项目设定 */ 'APP_DEBUG' => false, // 是否开启调试模式 'APP_DOMAIN_DEPLO 阅读全文
posted @ 2018-07-27 17:26 耳木东木2 阅读(1547) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于python3.6.1版本,在一个.py文件中,加入这3行: 出现这样的错误: 原因分析: 解决: 阅读全文
posted @ 2017-10-23 08:18 耳木东木2 阅读(2258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python 解决 :NameError: name 'reload' is not defined 问题 解决:NameError: name 'reload' is not defined 问题 对于 Python 2.X: 对于 <= Python 3.3: 注意: 1. Python 3 与 阅读全文
posted @ 2017-10-22 07:46 耳木东木2 阅读(2904) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) 起源:传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid、Tanh-Si 阅读全文
posted @ 2017-10-20 09:05 耳木东木2 阅读(567) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候,虽然实现起来非常简单,但是有很大的弊端: 分类器必须记住全部的训练数据(因为要遍历找近邻啊!!),而在任何实际的图像训练集上,数据量很可能非 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:47 耳木东木2 阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.引言 前面8小节,算从神经网络的结构、简单原理、数据准备与处理、神经元选择、损失函数选择等方面把神经网络过了一遍。这个部分我们打算把知识点串一串,动手实现一个简单的2维平面神经网络分类器,去分割平面上的不同类别样本点。为了循序渐进,我们打算先实现一个简单的线性分类器,然后再拓展到非线性的2层神经 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:19 耳木东木2 阅读(462) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、sigmoid函数 ​ sigmoid函数,也就是s型曲线函数,如下: 函数: 导数: ​ 上面是我们常见的形式,虽然知道这样的形式,也知道计算流程,不够感觉并不太直观,下面来分析一下。 1.1 从指数函数到sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数的基本图形: ​ 从上图,我们得到了这样的几个 阅读全文
posted @ 2017-10-16 14:49 耳木东木2 阅读(14202) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Coursera无法观看课程解决方案 最近Cousera一直表现不佳,课程视频无法观看。小编结合网上找到的信息,操作一番便解决了问题,视频也可以正常观看了。 首先是win+s找到记事本,并用管理员身份打开, 在记事本 页面使用ctrl+o打开hosts文件,路径是C:\Windows\System3 阅读全文
posted @ 2017-10-07 11:28 耳木东木2 阅读(900) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 类和继承:“是一个”关系 我们已经深入探索了继承的机制,这里举个例子来说明它是如何用于模拟真实世界的关系的。从程序员的角度来看,继承是由属性点号运算启动的,由此触发实例、类以及任何超类中的变最名搜索。从设计师的角度来看,继承是一种定义集合成员关系的方式:类定义了一组内容属性,可由更具体的集合(子类) 阅读全文
posted @ 2017-08-09 05:02 耳木东木2 阅读(2546) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: class一个更实际的例子 到目前为止,我们所看的大多数例子都是人为创造而且是独立完备的,其目的是为了帮助你把注意力集中在基础知识上。然而,本章的结尾是一个较大的例子,把我们所学的大多数概念都聚合在这里。这个例子几乎是需要自行研究的练习题:试着看这个例子的程序代码,来了解方法调用是如何解析的。 简而 阅读全文
posted @ 2017-08-08 17:07 耳木东木2 阅读(474) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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