摘要：
a = [x * x for x in range(1, 11)] ##[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] b = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] ##[4, 16, 36, 64, 100] c = 阅读全文
摘要：
通配符示例 1.创建几个文件及目录 补充创建一个以大写字母开头的文件。 2.1显示所有文件及目录 2.2显示所有以1开头的文件及目录 2.3显示以a开头.txt结尾的文件 2.4显示以e开头，后跟任意两个字符的文件及目录（linux中一切皆文件，所以目录也是文件）,后缀名也是匹配的字符 2.5以[a 阅读全文
摘要：
pwd：显示当前目录 date：显示当前日期 cal：显示日历 ls：列出目录内容 cd：改变当前工作目录 ‘.’:代表工作目录 ‘..’:代表工作目录父目录 进入当前目录的父目录：cd /home 和 cd .. 进入当前目录的子目录：cd jeremy 和 cd ./jeremy 1.创建一个目 阅读全文
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摘要：小伙伴在学习高博的《视觉SLAM十四讲》的时候，对罗德里格斯公式理解比较抽象，所以本次对该公式进行理论推导，并且整理该讲内容，其中有错误的地方，望指正。 一.罗德里格斯公式的推导 1.该公式的推导，主要的步骤有两个： 第一：寻找到一个向量，该向量与向量α的向量积=向量b 第二：将寻找到的这个向 阅读全文
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摘要：通过简单例子，了解功能。以此作为基点，在工作中不断深入 1.设置需要显示的行列宽度（显示的最大列数和最大行数，其余部分用.....表示） 设置显示多少行多少列 import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('max_columns', 阅读全文
摘要：
padding的规则 · padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 输出宽度：output_width = （in_width-filter_width+1）/strides_width =（5-3+1）/2=1.5【向上取整=2】 输出高度：output_he 阅读全文
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摘要：池化层的主要目的是降维，通过滤波器映射区域内取最大值、平均值等操作。 均值池化：tf.nn.avg_pool（input,ksize,strides,padding） 最大池化：tf.nn.max_pool（input,ksize,strides,padding） input:通常情况下是卷积 阅读全文
摘要：
一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义：def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作 阅读全文
摘要：
摘要：本文先从梯度下降法的理论推导开始，说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值。通过两个小例子，说明梯度下降法求解极限值实现过程。在通过分解BP神经网络，详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程，并详细写出每一步的计算结果。该过程通俗易懂，有基本的高数和线代基础即可理解明白。最后通过tensor 阅读全文
摘要：
公式不便于在这里编辑，所以在word中编辑好了，截图过来。 用python+牛顿迭代法 求 y =（x-2）**3的解 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 牛顿迭代法实现 y =（x-2）**3的解 ''' def f(x): 阅读全文