解决www.coursera.org可以登录但无法播放视频
摘要：
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posted @ 2019-11-30 19:44
11 2019 档案
手写数字问题
摘要：H3:[1,1] #第一个1表示照片数量，第二个1表示0～9的一个数字 one-hot(上图)就没有1<2<3的大小关系了 #编码方式 欧式距离 线性很难识别现实的数字问题，如1的字体、倾斜度等 P(1|x)=0.8 #给定x ，label(也就是y)为1的概率为0.8 argmax(pred) #
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posted @ 2019-11-26 18:39
pytorch基础
摘要：import torch import time a = torch.randn(10000, 1000)#要有空格 b = torch.randn(1000, 2000)#1000行，2000列的矩阵 t0 = time.time() c = torch.matmul(a, b)#CPU模式的矩阵
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posted @ 2019-11-26 12:48
ubuntu 17.04 下搭建深度学习环境
摘要：1.目前使用CPU即可，先不需要显卡配置 2.使用pip3 安装深度学习框架 3.要先安装pip3 #sudo apt install python3-pip https://blog.csdn.net/bjzhaoxiao/article/details/81270368 https://blog
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posted @ 2019-11-24 18:37
递归神经网络
摘要：Relu :梯度非1即0 ：激活函数 ：输入门 ：临时的中间状态 综合：
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posted @ 2019-11-23 15:24
模型压缩与加速
摘要：半个1*1，半个3*3 DF*DF ：feature map 的大小 DK*DK :卷积核的大小 M：通道数目 在Pointwise Con中，DK=1Xcep 可缩小为1/8 单个BLOCK的参数量变大，但需要的BLOCK的数目减少了 1*1的Pointwise 是为了打通信息流，那么Shuffl
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posted @ 2019-11-22 19:49
从神经网络到深度学习
摘要：监督学习：标注数据 半监督学习：标注数据和未标注数据 无监督学习：未标注学习 监督学习的性能最可靠，用于企业 通常层间神经元不相通 损失函数：每次都找下山最快的方向(梯度下降法)依赖于网络初始值 神经网络的缺点： 局部最优：下山不一定到最低点 梯度弥散：如：1 0.5 0.25 0.125（接近0）
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posted @ 2019-11-20 19:31
卷积神经网络
摘要：一个卷积核是3维的(Ci*k*k)，一个卷积层是4维的 Ci :输入通道数 ，padding :左右两边补零的数量 stride :步长，滑窗隔几个滑一下 。padding 和K 要匹配使用 没有提取任何的空间信息，只是简单的缩放 2(Ci/2*K*K/Co/2) 正常卷积的1/2。一般显卡不够用的
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posted @ 2019-11-20 17:00
字典
摘要：>>> d = {'china':'bei','usa':'noy','fra':'par'} >>> d['china'] 'bei' >>> de = {};type(de) #type(x) 返回x 的类型 <class 'dict'> >>> del d['usa'] >>> d {'chi
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posted @ 2019-11-18 10:12
序列
摘要：序列是具有先后关系的一组元素 s[0]:第0个位置 >>> s ='123456' >>> s[0:2] '12' >>> s[::2] '135' >>> s*3 '123456123456123456' >>> t='cv' >>> s+t '123456cv' >>> '1' in s Tru
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posted @ 2019-11-17 20:17
集合
摘要：1.集合元素之间无序，每个元素唯一，不存在相同元素 2.集合元素不可更改，不能是可变数据类型 集合用{}表示，元素间用,分隔 建立集合类型用{}或者set() .建立空集合类型，必须用set()，因为空的{}是默认生成字典类型的 >>> s = {'a','b',123} >>> t = set('
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posted @ 2019-11-17 19:52
PyInstaller
摘要：PyInstaller 都要命令行下进行 将.py源代码转化为无需源代码的可执行文件 D:\python\code>pyinstaller -F qihuaguan.py 要进入py文件的目录，会生成3个文件夹，进入dist目录 打开exe文件即可 在使用pyinstaller -i 2.ico -
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posted @ 2019-11-16 09:42
函数递归
摘要：#字符串反转 def ves(s): if s=='': return s else: return ves(s[1:])+s[0] s=input() print(s[::-1]) print(ves(s)) ''' CAVD DVAC DVAC ''' #汉诺塔 cnt =0 def hano(
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posted @ 2019-11-16 09:23
入门常识
摘要：一张图片表示为三维数组,每个像素值0~255像素点与亮度有关300*100*3 3：[R,G,B]常规套路：1.收集数据并给定标签2.训练一个分类器3.测试，评估合适的数据大小计算图像数据：
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posted @ 2019-11-11 15:44
简单操作
摘要：在文本框里enter 才可换行，再缩进。插入 -- 形状 --无填充颜色就不会盖住原来的东西了复制完一张ppt后，点击PPTa,再粘贴可以在PPT a 后面粘贴
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posted @ 2019-11-11 14:30
WPS应用技巧
摘要：打开云文档的文件：文件-打开-我的云文档 （选择时的文档为PDF时仅扫描PDF文件）
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posted @ 2019-11-03 09:46
