摘要：
svm算法，说到底就是二次优化问题。 带有约束的二次优化问题。 1、线性优化问题，课件Leture5-QP （1）使用pulp 参考 https://www.coin-or.org/PuLP/CaseStudies/a_blending_problem.html python代码： # proble 阅读全文
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使用自己准备的mnist数据集，将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下，然后用mxnet训练。 1、制作rec数据集 （1）、制作list 阅读全文
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比较好的教程 http://backlogtool.com/git-guide/cn/intro/intro1_2.html 1、git流程图 2、git 新建仓库 git init git clone 3、git log git diff 文件开始是 untracked git add后变成 st 阅读全文
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主要使用matplot.pyplot import matplot.pyplot as plt plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(x,y, 'rs') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.axis( [-1,1, -1 阅读全文
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使用numpy时，跟matlab不同： 1、* dot() multiply() 对于array来说，* 和 dot()运算不同 *是每个元素对应相乘 dot()是矩阵乘法 对于matrix来说，* 和 multiply() 运算不同 * 是矩阵乘法 multiply() 是每个元素对应相乘 A B 阅读全文
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Numpy 使用1 1、Numpy创建数组 import numpy as np 创建数组有以下方式： (1).arange numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) np.arange(12) np.arange(1, 10, 2): 1 3 阅读全文