摘要：
0，可视化的重要性： 深度学习很多方向所谓改进模型、改进网络都是在按照人的主观思想在改进，常常在说模型的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征、哪些区域对于识别真正起作用、也不知道网络是根据什么得出了分类结果。为了增强结果的可解释性，需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务 阅读全文
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##1，固定行传送文件 '''文件发送-client''' import socket import os import json import struct sk = socket.socket() sk.connect(('10.181.22.132', 6000)) directory = ' 阅读全文
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可打牌，可聊天；出牌只能出对子和单张：） ##1，server-服务器端 import socket import numpy as np from threading import Thread, Lock import random import json import pickle sk = 阅读全文
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多刷新一下，Mermaid的图是可以渲染出来的😂 1，序列图 Alice->Bob: Hello Bob, how are you? Note left of Alice: Alice thinks Note right of Alice: Alice thinks Note left of Bo 阅读全文
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1，动感 2，二分搜索 3，高尔顿钉板 阅读全文
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在epoch超过阈值的前提下，$lrlossCoeffepoch$的值也超过一定的阈值，才能使得训练结束后模型收敛。 from tqdm import tqdm data1 = torch.nn.Parameter(torch.randn(3, 2048)) data2 = torch.ones(3 阅读全文
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1，官网 https://gym.openai.com/docs/ 2，gym简介 Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，是测试问题——环境（environment）的集合。这些环境具有共享接口，允许编写通用算法。 3，gym安装 pip安装 pip install gym 从源码构建（直 阅读全文
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0，总览 数据挖掘十大算法/~2007：C4.5决策树、K-均值（k-means）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望算法（EM）、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法（KNN）、朴素贝叶斯算法（NB）、分类回归树（CART） 本书没有包含：最大期望算法（EM）、Pa 阅读全文
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1，概念 线程： 能被操作系统调度（被CPU执行）的最小单位。（进程负责圈资源，线程负责执行） 同一个进程中的多个线程能够同时被多个CPU执行。（线程也可以利用多核） 同一个进程的多个线程是数据共享的。（必然存在数据不安全）（进程与线程的区别之一：进程是数据隔离的，线程是数据共享的） 线程的开启、关 阅读全文
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1，dataloader中的各个参数的含义。 torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, \ batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn 阅读全文
