摘要：如题： 每天我都习惯性的登录人人网，虽然现在基本上已经看不到曾经的同学上线了，不过我还是有事没事的往上面post 一些出行的照片，没事无聊的时候上这个网上看看自己曾经的照片，虽然已经无人在线，但是自己一人回忆回忆这里曾经的辉煌，作为中国当年最大的社交平台，该网站的位置当年并不比BAT逊色，而且颇有赶
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摘要：假期炎热，都说大连是海滨城市比较凉爽，但是那地方潮气太大，实在是不太好呆，于是乎我打道回府来到了内陆家中。 回到家中发现老式的光猫被替换成了 最新的 HG6821M 。 按照铭牌上的说明，登录。 发现宽带设置这一项点进去后是空白，十分的神奇，于是在网上查找修改的方法，最后发现需要使用隐藏的超级用户进
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摘要：原文地址： https://blog.csdn.net/gjy211/article/details/51607347 常用编程语言及各种框架平台下的通用 .gitignore 文件 https://github.com/guojun007/gitignore （1）.gitignore介绍 在工程
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摘要：求取向量二范数，并求取单位向量（行向量计算） import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量， y为x中行向量的二范数，
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摘要：1. 首先在word 中打下一段话 如： 啦啦啦啦啦啦啦啦 然后加入你需要的上标 如 [2] 2. 选中你需要的上标，然后右击 3. 点击字体选项 出现下图： 4. 在效果中选择 上标，打上勾，然后点击确定 5. 我们需要的上标效果已出现 搞定。。。。。。
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摘要：最近在看机器学习方面的东西，经常遇到需要把某个类型的照片中 RGB 内容读取出来， 在python中照片显示用matplotlib就可以做到，但是导入不同格式的照片，保持出不同格式的照片numpy, scipy， matplotlib 往往不是很能搞的定，于是就有了先手动转换照片格式，然后再用sci
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摘要：原文地址： https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进AN
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摘要：本文代码实验地址： https://github.com/guojun007/logistic_regression_learning_rate cousera 上的作业是 编写一个 logistic regression 分类器，为了看看学习率对优化结果的影响，我又私下做了对比实验， 2000次迭
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摘要：timg.jpg 文件： 绘制结果图，如下： 上面的代码发现有些问题，这个代码显示的照片并没有修改格式，其功能代价于下面代码： 修改图片长宽的代码如下： 这回绘制的图片是 800*800的了。
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摘要：上图是课上的编程作业运行10000次迭代后，输出每一百次迭代 训练准确度和测试准确度的走势图，可以看到在600代左右测试准确度为最大的，74%左右， 然后掉到70%左右，再掉到68%左右，然后升到70%，然后是68%， 然后稳定在70% ， 这个设置的 学习率为 0.005 。 这个是学习率设置为0
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摘要：首先，需要知道 tensorflow 1.5版本以上包括 1.5版本 的GPU类型都是需要安装 cuda9.0的， tensorflow-gpu 1.4版本是可以使用cuda 8.0。 由于本人安装的是cuda8.0, 所以安装的tensorflow-gpu版本为 1.4 。 然而比较搞笑的是ten
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摘要：安装源码编译所需的各种依赖库：（Ubuntu16.04环境下） sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev libgdbm-de
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摘要：首先，下载cuDnn，地址如下： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 本人下载，Linux版本： 解压： 移动或者拷贝：（移动不需要设置移动后文件的链接和权限， 拷贝则需要进行设置） 移动 sudo mv include/cudnn.h /o
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摘要：Python3.7 源码下载： https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 解压源码： tar -zxvf Python-3.7.0.tgz -C ~ 安装源码编译所需的各种依赖库：（Ubuntu16.04环境下） sudo apt-ge
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