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一切都很顺利,和eclipse差不多,封装工具类用到了: InputStream in = jdbcUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("db.properties"); Properties properties = new Prope 阅读全文
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数据的存储和读取: 今天学习了数据的读取和存储,废话不多说直接上代码 存储: import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]),name="v1") v2 = tf.Variable(tf.random_normal([ 阅读全文
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第八节课 先定义一个二维矩阵: 接下来记录一些tensorflow的一些函数和作用: 1、tf.rank(arr).eval() 查看矩阵维度 2、tf.shape(arr).eval() 查看矩阵有几行几列 3、tf.argmax(arr,0).eval() 求索引,他的结果表示的是每一列最大的数 阅读全文
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初识变量: 首先是变量的声明,因为是基于Python的语法,所以直接定义:a=3; 向量的定义需要用到tensorflow的相关函数: 向量相乘: 这时候直接输出结果显示的格式不是数值,因此我们需要转换,首先将所有全局变量初始化: 之后: print之前转化: 常用的基本操作: 推荐使用float3 阅读全文
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这几天一直在安装Anaconda和TensorFlow,最开始的情况是,刚安装完Anaconda和TensorFlow时,输入import tensorflow as tf时报错,然后改了半天错误之后未果,第二天本来想继续改,但是Spyder直接打不开了,连带着Notebook和Navigator都 阅读全文
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第六章:会话状态 6.1无状态的价值 一个无状态对象没有成员变量,他虽然少见,但确实存在着,可以说它是一种不良设计,但是他不是人们在分布式企业应用中所指的无状态。结论是:一个高流量网站,无状态服务器非常有用。然而例如网购网页,不可能存在所有用户所有对话都是无状态的,所以不能避免状态的使用,好消息是: 阅读全文
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第十讲——强化学习 首先介绍了机器学习的方法和强化学习的概念。 之后介绍了数学模型MDP: 对强化学习进行分类: 介绍了最常用的方法Q-Learning和计算思路和公式: DQN——Q-learning的一种方法,能处理状态多但是行动空间数值不高的行动决策。 如果状态太多不能用表来表示,可以用函数表 阅读全文
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第九讲——深度学习: 图像识别技术越发成熟,逐渐超过人眼识别,随着近些年技术的完善,图像识别技术的错误率越来越低。 除了图像识别,机器翻译能力也有了大幅度的提升 这些技术都与深度学习脱不开关系,下面我们来说说为什么“深度学习”获得如此巨大的发展的原因: 而提到深度学习,我们就不得不提到他的基础组成— 阅读全文
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机器学习十讲——第八讲维度灾难 那么,什么是维度灾难呢? 从上图的图二看出,高维空间中,大部分体积分布在球体表面,从图一也能看出,剥离出0.1个单位的长度后,纬度越高,体积占比越小; 在高维空间中,“距离”可能失效,尤其表现在欧式距离,所以在高纬时,传统的机器学习可能失去作 这些模型,纬度一高就会受 阅读全文
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机器学习十讲——第七讲最优化 之后以线性回归为例子,举了梯度下降法的实例(人以最快速度到山谷) 之后提到了之前学过的随机梯度下降法 关于病态条件: 现在的观点是有时候局部极小值和最小值相差不多,可以使用。 随后介绍了几个特殊的点: ( 当参数很大会发生梯度爆炸,很小时会出现悬崖) 解决方法: 动量法 阅读全文