11 2017 档案
摘要:python中的module(模块),关于这个概念以及使用时主要有以下几点需要注意: (1)import xx时,会首先将这个xx module中的代码执行一遍(且仅执行一遍): 例如: (2)模块包: (3)通过import可以导入其他模块中的对象(对象包括:函数、全局变量) 备注:import
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摘要:转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15f0112800102wojj.html 这篇文章关于对深度CNN中BP梯度消失的问题的做了不错的解析,可以看一下: 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。理论上而言,
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摘要:C++中指针和数组基本等价的原因在于指针算术和C++内部处理数组的方式;将整数变量加一后,其值将增加1;将指针变量加一后,增加的量等于其指向的数据类型的字节数; 指针中存储的是地址,地址在形式上和整数相似,但是意义完全不同,整数可以加减乘除,但地址相乘等操作完全没有意义; Eg: int *p; P
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摘要:知乎上看到一篇讲解矩阵的特征值和特征向量的文章,感觉写的很有意思,参考链接:https://www.zhihu.com/question/21874816 所以总结一下: 特征值就是拉伸的大小; 特征向量就是矩阵的运动方向; 当然变换前,这些特征向量需要正交,所以需要先使用SVD奇异值分解;
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摘要:转载链接:https://www.cnblogs.com/akb48/p/5439154.html windows平台 char 表示单字符,占用一个字节 wchar_t 表示宽字符,占用两个字节 Linux平台 char 占用一个字节 wchar_t 占用四个字节 windows平台下对于用字符串
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摘要:教程视频参考:https://www.bilibili.com/video/av12642530/#page=20 问题: 代码如下: 由于一直在做一种重复性操作,所以可以使用递归的方法,分而治之,化成子问题,再递归。
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摘要:视频教程地址:https://www.bilibili.com/video/av12642530/#page=19 问题: 总结一下:在解决这道问题时,首先是问题抽象(找出题目中的约束条件),再而是数据抽象(找出合适的数据结构来表示题目中的各种状态),最后将约束条件和数据结构结合在一起得到最终的算法
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摘要:遍历文件夹中的所有图片: 必要函数的参考链接:https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/5960976.html
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摘要:参考链接: http://blog.csdn.net/u012380663/article/details/43273527 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/26471527 序言 在图像处理中,对图像进行二维变换有仿射变换(Affi
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摘要:参考链接:http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/42869331 假设我们需要从某些候选模型中选择最适合某个学习问题的模型,我们该如何选择?以多元回归模型为例:,应该如何确定k的大小,使得该模型对解决相应的分类问题最为有效?如何在偏倚(bia
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摘要:参考链接:http://www.360doc.com/content/17/0623/13/10408243_665793832.shtml 1、损失函数 最简单的理解就是,给定一个实例,训练的模型对它的预测结果错了,就要受到惩罚, 因此需要定义一个量度量预测错误的程度,而损失函数就是用来衡量错误的
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摘要:参考链接: http://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9&fps=1 神经网络中的卷积层,它的原理就来源于图
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摘要:caffe用起来太笨重了,最近转到pytorch,用起来实在不要太方便,上手也非常快,这里贴一下pytorch官网上的两个小例程,掌握一下它的用法: 例程一:利用nn 这个module构建网络,实现一个图像分类的小功能; 链接:http://pytorch.org/tutorials/beginne
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摘要:参考链接:http://blog.csdn.net/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片,我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了,以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出结论。但是,如果我想让计
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摘要:当n个编号元素以某种顺序进栈,并可在任意时刻出栈,所获得的编号元素排列的数目N恰好满足Catalan函数的计算,即N=C(2n,n)/(n+1)。 卡特兰数又称卡塔兰数,是组合数学中一个常出现在各种计数问题中的数列。以比利时的数学家欧仁·查理·卡塔兰 (1814–1894)的名字来命名。 卡特兰数的
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摘要:转载链接:https://www.zybuluo.com/illuz/note/71868 B站计划:https://www.zybuluo.com/illuz/note/832995#cs基础课程
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