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支持向量机(SVM),是一个用于解决二分类问题的有监督机器学习模型。 阅读全文
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引用 引用的介绍(introduction) 什么是引用? 引用就是为已知变量取另外一个名字的方法 引用定义的变量与原变量处于同一地址 引用的使用 [类型] & 变量 = 变量 for example:int &j=i 实际例子 int i=2; int &j=i; j=3; cout<<i<<en 阅读全文
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题目 题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/base-7/submissions/ 思路 十进制转七进制:除7取余,逆序 如果是负数,在前面加“-” 代码 class Solution { public: string convertToBase7(int nu 阅读全文
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软件介绍 我学习html主要用的软件是Hbuilderx,下载地址为:http://downza.51speed.top/2022/02/14/HBuilderX.rar?timestamp=6218e3cd&auth_key=4a16beed0ca869a3a289f65a34320eff&sig 阅读全文
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十进制转二进制 转换方法: 整数部分:除2取余,然后翻转 小数部分:乘2取整 例如:将(457.875)10转换成二进制 1.先转整数部分: 得到:110010001 2.再转小数部分: 得到:111 所以(475.875)10=(110010001.111)2 十进制转其他进制就把上面方法中的每一 阅读全文
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padding 填充'same' 填充原图片的边框,使得 输出尺寸=输入尺寸/stride 其输出尺寸与输入尺寸的关系为: 填充'valid' 不采取填充 其输出尺寸与输入尺寸的关系为: 阅读全文
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保存 model.save('xxx.h5') 加载 from tensorflow.keras.models import load_model model=load_model('xxx.h5') 阅读全文
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one-shot learning 引言 今天来给大家介绍一种深度学习网络。在介绍之前,先来给大家聊一聊题外话。 相信大家都学过cnn卷积神经网络吧,知道卷积神经网络包含卷积层、池化层和全连接层。其工作原理大致为: 图片(输入)->卷积层(提取特征)->池化层(减少参数量)->全连接层(计算每一类的 阅读全文
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什么是损失函数呢? 回答这个问题,我先先来了解一下全连接层的结构: 全连接层由输入层、隐藏层和输出层组成。 右边的第一层就是图像经过flatten之后的多维的1*1的数据,总共4096维。第二层就是全连接网络的隐藏层(省略了输入层),该层的神经元个数与输入数据的维度相等,每个神经元对应图像数据的每一 阅读全文
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算法模型详细: 一、层次分析法: 用于解决对要考虑带有不同属性的各个决定因素的决策问题。 如:有三个景点:桂林、苏杭、北戴河 有五个因素:景色、费用、居住、饮食、旅途 要做出决策去哪个地方? 算法求解步骤: 1.求成对比较矩阵 (1)先求5个因素之间的成对比较矩阵 c1~c5表示5个因素,cij表示 阅读全文