01 2019 档案
摘要：Deep Neural Network for Image Classification: Application 预先实现的代码，保存在本地 dnn_app_utils_v3.py 1 - 导入包 2 - 导入数据集（Cat vs non-Cat） Problem Statement: You a
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摘要：自动重新加载更改的模块 命令参数如下所示： %autoreload: 自动重载%aimport排除的模块之外的所有模块。 %autoreload 0: 禁用自动重载 %autoreload 1: 自动重载%aimport指定的模块。 %autoreload 2: 自动重载%aimport排除的模块之
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摘要：其他设置图像细节方法：https://douzujun.github.io/page/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E7%AC%94%E8%AE%B0/3-%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%BA%93matpltlib/plt_
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摘要：Building your Deep Neural Network: Step by Step 你将使用下面函数来构建一个深层神经网络来实现图像分类。 使用像relu这的非线性单元来改进你的模型 构建一个多隐藏层的神经网络（有超过一个隐藏层） 符号说明： 1 - Packages(导入的包) num
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摘要：C语言—文件操作 1.1 fgetc() + fputc()： 以 字符 形式存取数据定义文件指针 2.2 fgets() + fputs()： 以 字符串 形式存取数据 2.3 fread() + fwrite(): 以 二进制 形式存取数据 2.3.1 结构体数据 2.3.2 结构体数组 2.4
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摘要：1. 深层神经网络（Deep L-layer neural network ） 2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network) 向量化实
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摘要：# Print accuracy predictions = predict(parameters, X) # (np.dot(Y, predictions.T) + np.dot(1 - Y, 1 - predictions.T)) / Y.size print ("Accuracy: {} %".format(100 - np.mean(abs(predictions - Y)) * 10...
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摘要：1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() 1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() 1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() import numpy as np # 2 x 3 matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 3 x 2
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give i...
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摘要：contour和contourf 绘制三维图 其中前两个参数x和y：两个等长一维数组 第三个参数z： 二维数组（表示平面点xi, yi映射的函数值）。 由于contourf可以填充等高线之间的空隙颜色，呈现出区域的分划状，所以很多分类机器学习模型的可视化常会借助其展现。 参考：https://blo
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摘要：np.c_给numpy数组添加列 np.r_给numpy数组添加行 ravel(): 将多维数组降成一维, 返回的是视图
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摘要：Y改成Y.reshape(400)
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摘要：Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何： 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数，如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包： numpy：Pyt
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摘要：我们使用（keepdims = True）来确保 A.shape 是（4,1）而不是（4，），它使我们的代码更加严格。容易减少深度学习中代码bug
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摘要：%# -*- coding:utf-8 -*- %% start of file `template_en.tex'. %% Copyright 2006-1008 Xavier Danaux (xdanaux@gmail.com). % % This work may be distributed
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摘要：3.1 神经网络概述（Neural Network Overview ） （神经网络中，我们要反复计算a和z,最终得到最后的loss function） 3.2 神经网络的表示（Neural Network Representation) 3.3 计算一个神经网络的输出（Computing a Ne
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摘要：scipy.misc.imresize 不同于普通的reshape， imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度，而是能将图片重采样为指定像素，这样给深度学习中训练图像数据带来方便。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import
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摘要：rates = [0.01, 0.001, 0.0001] models = {} costs = np.array([[0.7, 0.9, 0.4, 0.6, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1], [0.7, 0.65, 0.64, 0.63, 0.62, 0.61, 0.60, 0.59], [0.7, 0.6,...
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摘要：import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目，即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)
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摘要：Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing p
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摘要：总结 一、处理数据 1.1 向量化（vectorization） (height, width, 3) > 展开shape为（heigh*width*3, m）的向量 1.2 特征归一化（Normalization） 一般数据，使用标准化（Standardlization）， z(i) = (x(i
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摘要：一开始问题是：（无法显示，也无法输入） 然后使用： 查看服务器安装的全部编码： （且服务器使用的 LANG=C） 只要用： 即可显示中文。也可以输入中文。
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摘要：一、map/reduce map map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次 作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。 reduce reduce把 结果 继续 和序列 的 下一个元素 做 累积计算 str > int filter()
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摘要：问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！ 无论传递的参数是 可变 还是 不可变 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到 外部变量的引用 问题 2：如果传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用 方法 修
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摘要：02. 可变和不可变类型 不可变类型，内存中的数据不允许被修改： 数字类型 int , bool , float , complex , long(2.x) 字符串 str 元组 tuple 可变类型，内存中的数据可以被修改： 列表 list 字典 dict 不可变类型，内存中的数据不允许被修改：
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摘要：目标 列表元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 01. 列表 02. 元组 03. 字典 04. 字符串 1）判断类型 - 9 2) 查找和替换 - 7 3) 大小写转换 - 5 4) 文本对齐 - 3 5) 去除空白字符 - 3 6) 拆分和连接 - 5 5.1 Python 内置函数 5.3
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摘要：（设置为默认） 如果要切换到Python2 查看是否安装成功： 升级了pip，再次使用 pip 安装相关的python包如果出现以下错误 打开pip3文件，打开命令： 把原来的 替换为：
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摘要：（新建虚拟机） 一直下一步，直到。。选择自己想要存放安装文件的位置 （随便设置，设置高点配置吧，无所谓） （我电脑是12G的，分配个4G内存够用了） （这样可以和你本地电脑用一个网络，随便设置，安装好之后也可以随意修改） 一直下一步，直到，指定磁盘容量（如果你磁盘空间大，就多分配一点，不会影响到你本
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摘要：编辑文件： vim ~/.vimrc 在shell命令行输入：vim +PluginInstall +qall 安装相关插件 里面代码补全插件：YouCompleteMe比较难装，参考 https://github.com/Valloric/YouCompleteMe/wiki/Building-V
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摘要：2) 行内移动 3) 行数移动 4.9 查找 常规查找 (只是替换选中部分文本） 已经学习过的 末行命令： 5.2 分屏命令（☆☆☆☆）
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