05 2020 档案
摘要：在这里记录一下自己经常用到的库，以后建环境的时候方便查阅： Tensorflow=2.0 matplotlib jupyter notebook nomkl ：可以解决Tensorflow的一个bug
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摘要：参考： https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1715 解决方法： I solved it with 'conda install nomkl'.
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摘要：Tensor是Tensorflow中重要的对象。下面是Tensor的常用方法，后面还会写一篇随笔记录Variable的用法。 1. 生成一个（常）Tensor对象 >>>A = tf.constant(4) >>>B = tf.constant([[1, 2], [3, 4])) >>>A <tf.
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摘要：这篇文章把numpy中的广播机制讲的十分透彻： https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html 2020年10月27日更新： http://liao.c
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摘要：重装Conda是因为想重装tensorflow，结果竟然报了各种各样稀奇古怪的错误：我贴一下自己见过的报错 The environment is inconsistent, please check the package plan carefully The following packages
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摘要：知识点都在这个例子里面： plt.figure(figsize=(10,10)) for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_image
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摘要：本人还是习惯使用Python语言，有时候不得不使用matlab的时候就变得举步维艰，下面记录一下使用matlab进行图像处理的一些常用操作以及代码，方便之后查阅： 1. 图像的读取 %% 读取原图像 im = imread('Alan_Turing.jpg'); im = double(im); 图
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摘要：参考资料： https://www.cnblogs.com/yhleng/p/9493457.html 问：我们为什么想使用队列？ 答：为了方便，我就想喂给队列一堆object，就想让它们先进先出（FIFO）。别的我不关心！ 结论：使用队列是为了方便，那么队列一定是易于使用的，就不扯原理，只关注它最
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摘要：参考资料： https://github.com/ranjitation/DQN-for-LunarLander/ https://github.com/XinliYu/Reinforcement_Learning-Projects/tree/master/LunarLander https://s
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摘要：参考资料： https://kite.com/python/answers/how-to-save-a-dictionary-to-a-file-in-python 通过如下的代码，可以将Python中的字典保存到一个（二进制）文件中。当然，这个方法是通用的，调用了pickle这个包，能够保存Pyt
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摘要：为了完成机器学习课的项目，规定不许调tensorflow，pytorch这些包。可是要手工实现一个可训练的神经网络是非常困难的一件事，难点无他，就在于反向传播的实现。这不，我在网上发现了这篇文章。怎么称赞都不会是溢美之词，它就是神一样的文章！ https://towardsdatascience.c
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摘要：我们通常情况下都是正向遍历一个列表，下面是一种简单的反向遍历一个列表的方式。 ## 正向遍历 >>>A = [9, 8, 7] >>>for index, a in enumerate(A): print(str(index) +' '+ str(a)) 0 9 1 8 2 7 ## 反向遍历 >>
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摘要：今天在进行numpy矩阵相加的时候出现了一个小的奇怪的地方，下面我们来看看： >>>P = np.array([1,2,3,4]) >>>F = np.array([9,8,7,6]).reshape((4,1)) >>>P + F array([[10, 11, 12, 13], [ 9, 10,
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摘要：numpy科学计算包中有两个函数np.max()和np.maximum()，他们的功能截然不同。简单而言即前者作用于ndarray对象，求的是它自身的最大。而后者是一个数学上的取的效果，它是一个运算。 先说np.max() >>>A = np.array([[1,8,3,6,5],[9,
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摘要：在用Python写代码的时候往往会遇到真复制和假复制的问题，真复制就是创建一个新的实例（instance），而假复制就是把原对象的引用赋给了新的标志符。判断是不是真复制可以使用id()这个函数。 当然，复制可以使用import copy，然后copy.copy(object)，copy.deepco
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