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一、概念 循环神经网络主要用于处理序列类型的数据，其结构如下图所示。其实，一个简单的循环神经网络只有一个神经元，在处理序列类型的数据，如文本信息时，每次可以输入一个字（可以用one-hot形式表示），然后输出一个结果，当输入下一个字的时候，神经元里的参数是训练上一个字留下来的，为了形象的画图就把一个 阅读全文
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官方文档 https://neo4j.com/developer/guide-import-csv/#_converting_data_values_with_load_csv 一、前提 在进行导入CSV数据前，需要熟悉图数据库（graph database）的概念，会构建一个属性图性数据模型，和C 阅读全文
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输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。 分析一下代码： 这段小小的代码，很是巧妙。 如果一个整数不为0，那么这个整数至少有一位是1。如果我们把这个整数减1，那么原来处在整数最右边的1就会变为0，原来在1后面的所有的0都会变成1(如果最右边的1后面还有0的话)。其余所有位将不 阅读全文
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#include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node{ int pos; double t; bool operator()(node a,node b){ return a.t >= b.t; //最小值优先 } }; int main(){ priority_queue< node,vector<node>,node> pq; int 阅读全文
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实践反作用于理论 一、概论。 全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果，参数的个数：∑( 前层 X 后层 + 后层 ) 为防止过拟合，实际应用中会先对原始图像进行特征提取，在把提取到的特征喂给全连接网络， 卷积（Convolutional）：可认为是 阅读全文
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1 import tensorflow as tf; 2 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 3 4 ##定义网络结构 5 input_nodes = 784 6 output_nodes = 10 7 layer1_nodes = 500 8 #定义超参数 9 #自动设置学... 阅读全文
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一、csv模块简介（python3.7） csv模块实现了很多类，可以用来读写csv格式的表格数据。在不知道Excel文件所用的csv格式的一些具体细节的情况下，该模块可以使得编程人员，将数据以Excel所偏好的格式写入文件，或者读取由Excel生成的文件。 二、csv用来读写序列的reader和w 阅读全文
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一、神经网络实现过程 1、准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络。 2、搭建NN结构，从输入到输出。（先搭建计算图，再用会话执行） （NN前向传播算法——>计算输出） 3、大量特征喂给NN，迭代优化NN参数。 （NN反向传播算法——>优化参数训练模型） 4、使用训练好的模型预测和分类。 二、Te 阅读全文