05 2017 档案
摘要：来自：系统之家：http://www.xitongzhijia.net/xtjc/20160316/69125.html 我们在网络上下载或在U盘中复制的文件正常来说和源文件是一样的，但有时在下载或拷贝出错的情况下，我们会发现它和源文件是不一样的，这主要体现在SHA1和MD5的哈希值不同。SHA1和MD5都是可唯一确定文件的重要标志，只有SHA1或者MD5值一致才能保证下载到的文件是正确...
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摘要：1. zip（）函数 它的作用是从参数中按顺序一一抽出子参数组出一个新的tuple. 直接看例子： >>> mean = np.array([2, 5, 4]) >>> out = zip('RGB', mean, 'ABC') >>> out [('R', 2, 'A'), ('G', 5, 'B'), ('B', 4, 'C')] 注意：当输入的参数的长度不同时， zip()函数会截取最...
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摘要：如果万一大家不小心检索到了本篇文章，为了不浪费大家的时间，请大家直接看 http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937， 写在很好，太好好好！！！（本篇内容仅仅用于我的自我复习） 长什么样？ 它长这样子： 它的特点： 在给定可见层单元状态（输
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摘要：看了好多相关的知识，大致了解了一下马尔可夫链-蒙特卡罗采样理论，有必要记来下来。 蒙特卡罗积分：（来自：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937） 下面的写的很让人明白：好好理解一下，第一次感觉到积分与统计学的联系。 利用蒙特卡罗方法求积分的重点就是怎么如何采样指定的分布。。。。简单的分布如均匀分布我们有方法可以采样，...
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摘要：这是一篇发表于2008年初的论文。 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征。。进上步，说明，利用这个方法，可以初始化神经网络的权值。。这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络。 当我们在用神经网络解决各种识别任务时，如果我们想要网络的性能更好，就需要更深层或更wider的神经网络来建模，Model出更复杂的分布。 网络变深以后，如何训练是...
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摘要：信息熵： 1. 热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 2. ；两个独立符号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和 3. 在信源中，考虑的不是某一单个符号发生的不确定性，而是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。 对于当个符号，它的概率为p时，
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摘要：legend()的一个用法： 当我们有多个 axes时，我们如何把它们的图例放在一起呢？？ 我们可以这么做： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 11) fig = plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(2, 1, 1) ax2 = plt.subplot(2, 1, ...
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