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摘要： 1.可迭代对象 为了说明可迭代对象，首先我们要知道，迭代的概念。我们先来看一个实例： ls = [1,2,3,4,5] for i in ls: print(i) 上面的实例非常简单，我们创建了一个列表ls，并且用for语句遍历这个列表的每一个元素。这里列表ls被遍历的这个行为，就称之为迭代。 明白 阅读全文

摘要： 一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。 转载自：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。 tf.layers 阅读全文

摘要： 前缀和 & 差分 前缀和¶ 前缀和是一种重要的预处理，能大大降低查询的时间复杂度。我们可以简单理解为“数列的前 n 项的和”。 二维/多维前缀和¶ 其实前缀和几乎都是基于容斥原理，所以各种拓展自己手推一下就行了。这里用二维前缀和为例讲解一下前缀和扩展到多维的方式。 比如我们有这样一个矩阵 a ，可以 阅读全文

摘要： pandas和scikit-learn需要学习 阅读全文

摘要： sess.run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) tf.Session.run() 执行 fetches 中的操作，计算 fetches 中的张量值。 这个函数执行一步 TensorFlow 运算，通过运行必要的图块 阅读全文

摘要： tf.name_scope() 在 Tensorflow 当中有两种途径生成变量 variable, 一种是 tf.get_variable(), 另一种是 tf.Variable(). 如果在 tf.name_scope() 的框架下使用这两种方式, 结果会如下. import tensorflo 阅读全文

摘要： 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039 Seq2Seq 模型顾名思义，输入一个序列，用一个 RNN （Encoder）编码成一个向量 u，再用另一个 RNN （Decoder）解码成一个序列输出，且输出序列的长度是可变的。用途很广，机器翻译，自动摘要，对 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 很有启发意义的一篇文章，文中提到的残差网络，capsule，BatchNorm可以进一步理解。 阅读全文

摘要： 转载自https://www.jarvis73.cn/2018/04/25/Tensorflow-Model-Save-Read/ 本文假设读者已经懂得了 Tensorflow 的一些基础概念, 如果不懂, 则移步 TF 官网 . 在 Tensorflow 中我们一般使用 tf.train.Save 阅读全文

摘要： 翻译自Andrej Karpathy blog 处方 在实践中，我们从简单到复杂构建模型，并且在每一步我们对将要发生的具体事情进行预测，通过实验进行验证并且通过调查发现问题。一定要防止同时引入许多未经验证的猜想，否则总是会在查找问题。一开始，要使用较小的学习率，并每一步都要评估测试集上的表现。 1 阅读全文