摘要：
#程序 不是我写的，注释是我做的，转载请注明“lg土木设计”#最小二乘法拟合，用y=ax+b a=weight b=biasesfrom __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimpor... 阅读全文
摘要：
#程序 不是我写的，注释是我做的，转载请注明“lg土木设计”#最小二乘法拟合，用y=ax+b a=weight b=biasesfrom __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimpor... 阅读全文
摘要：
转置有两种用法 transepose 和x.T x = np.arange(9).reshape((3,3)) x Out[314]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])... 阅读全文
摘要：
转置有两种用法 transepose 和x.T x = np.arange(9).reshape((3,3)) x Out[314]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])... 阅读全文
摘要：
b=list(range(5)) b [0, 1, 2, 3, 4] #列表 区别 a=np.arange(5) a array([0, 1, 2, 3, 4])# 矩阵 生成一个1*24的矩阵，在将她变成2*3*4的数体 c=np.arange(24... 阅读全文
摘要：
b=list(range(5)) b [0, 1, 2, 3, 4] #列表 区别 a=np.arange(5) a array([0, 1, 2, 3, 4])# 矩阵 生成一个1*24的矩阵，在将她变成2*3*4的数体 c=np.arange(24... 阅读全文
摘要：
import tensorflow as tf#发起会话sess = tf.Session()#两行都可以执行 具体意思见下方注释A = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3],0,1,dtype=tf.float32,se... 阅读全文
摘要：
import tensorflow as tf#发起会话sess = tf.Session()#两行都可以执行 具体意思见下方注释A = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3],0,1,dtype=tf.float32,se... 阅读全文
摘要：
a=list(range(10)) aOut[22]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] d = []k... 阅读全文
摘要：
a=list(range(10)) aOut[22]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] d = []k... 阅读全文