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摘要: 【pytorch】学习笔记 激励函数 学习自: "莫烦python" 什么是激励函数 一句话概括 Activation: 就是让神经网络可以描述非线性问题的步骤, 是神经网络变得更强大 1.激活函数是用来加入非线性因素的,解决线性模型所不能解决的问题。 2.激励函数要考虑到线性所收到的约束条件,也就 阅读全文
posted @ 2019-11-01 18:45 梦小冷 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【pytorch】学习笔记(二) Variable 学习链接自 "莫烦python" 什么是Variable Variable就好像一个篮子,里面装着鸡蛋(Torch 的 Tensor),里面的鸡蛋数不断变化(对应值不断变化)。 如果用一个 Variable 进行计算, 那返回的也是一个同类型的 V 阅读全文
posted @ 2019-11-01 11:22 梦小冷 阅读(485) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: pytorch入门 什么是pytorch PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算。 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 张量 Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时 Tensor 阅读全文
posted @ 2019-10-31 18:01 梦小冷 阅读(902) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 哈希表的java实现 什么是哈希表? 1.哈希表是通过关键码key来直接进行访问的一种数据结构 2.也就是它通过关键码来值映射到表中的一个位置来访问记录,进而加快访问的速度 3.存放记录的数组叫做散列表(哈希表) 哈希表的根据解决冲突方式不同分为的两种样式 1.分离链接法 2.线性探测法 散列函数 阅读全文
posted @ 2019-10-31 13:19 梦小冷 阅读(1591) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 斐波那契查找算法 什么是斐波那契查找算法? 1.黄金分割点是把一条线段分割成两个部分,使得一部分与全长之比等于另一部分与这一部分之比,取其前三位的近似值大概是0.618。 2.斐波那契数列{1,1,2,3,5,8,13,...}两个相邻数的比例无限接近0.618 斐波那契思想 1.斐波那契思想与二分 阅读全文
posted @ 2019-10-28 21:24 梦小冷 阅读(2835) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Anaconda中安装pytorch 创建一个虚拟环境 激活虚拟环境 输入安装的命令 进入官网 "pytorch官网" 复制命令 阅读全文
posted @ 2019-10-28 17:01 梦小冷 阅读(1137) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 差错控制 差错的产生 信道所固有的、持续存在的随机热噪声 外界特定短暂原因产生的冲击噪声(主要) 编码技术实现差错控制主要分成两类 自动重传请求ARQ:接收端检测出差错的时候就设法通知发送端重发,直到接受到正确的码字为止 前项纠错FEC:接收端不仅仅可以发现错误,还可以知道哪里错了,进而进行纠错 检 阅读全文
posted @ 2019-10-28 11:14 梦小冷 阅读(1445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 组帧的作用 数据链路层将比特组合成帧作为传输单位,是为了在出错时只重发出错的帧,而不必重发所有数据,为了能使接收方能正确的接收并检查所接收的帧,发送方必须依据一定的规则把网络层递交的分组封装成帧(即组帧)。组帧主要解决帧定界,帧同步,透明传输等问题,通常使用 字符计数法 , 字符填充的首尾定界符法 阅读全文
posted @ 2019-10-28 09:08 梦小冷 阅读(2419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据链路层概述 数据链路层的位置 数据链路层的主要功能 主要功能是加强物理层传输原始比特流的功能,将物理层可能出错的物理连接改变成逻辑上无差错的数据链路,使其对于网络层来说表现为一条无差错的链路 1.为网络层提供服务的接口 为网络层提供如下的服务 无确认的无连接服务 有确认的无连接服务 有确认的面向 阅读全文
posted @ 2019-10-27 16:48 梦小冷 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Anaconda配置环境变量+创建虚拟环境 配置环境变量 没有添加系统变量,所有系统根本识别不了conda命令,找不到位置,所以添加以下系统变量: 添加对应Anaconda环境变量:(以自己的安装路径为准) 计算机 右键 属性 将我上面的代码加进去,注意我的安装目录不一定和你一样,你要改成自己的安装 阅读全文
posted @ 2019-10-27 10:04 梦小冷 阅读(13533) 评论(2) 推荐(2) 编辑
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