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ubuntu18.04下安装Anaconda及numpy、matplotlib
为了学习深度学习，我需要首先掌握利用python进行科学计算的知识，顺便复习一下线性代数、微积分、概率论。当然，现在我要做的是安装Anaconda。 1、官网下载，linux版本：https://www.anaconda.com/download 2、如果太慢&a…
![[tensorflow] - csv文件读取](http://pic.xiahunao.cn/[tensorflow] - csv文件读取)
[tensorflow] - csv文件读取
参考 文件流程 csv读取流程 函数的流程 import tensorflow as tf
import os"""tensorflow中csv文件的读取1、 先找到文件,构造一个列表2、 构造一个文件队列3、 读取(read)队列内容csv: 读取一行二进制文件: 指定一个样本的bytes读取图片文件: 按一张一张…
vue中computed、metfods、watch的区别
一、computed和methods 我们可以将同一函数定义为一个 method 或者一个计算属性。对于最终的结果，两种方式确实是相同的。 不同的是computed计算属性是基于它们的依赖进行缓存的。计算属性computed只有在它的相关依赖发生改变时才会重新求值。这就意味着只要计算依赖…
OI生涯回忆录（二）
（二）NOIP2016之后到HLOI2017 之后变得有点颓废，因为有的地方难度上来了，碰见不会的题我就会放挺。又或者有时候题水，改完了就不思进取了。到了过年前那几天连着考了几天试，好像是长春那边冬令营（…
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[tensorflow、神经网络] - 使用tf和mnist训练一个识别手写数字模型,并测试
参考 包含: 1.层级的计算、2.训练的整体流程、3.tensorboard画图、4.保存/使用模型、5.总体代码(含详细注释) 1. 层级的计算 如上图,mnist手写数字识别的训练集提供的图片是 28 * 28 * 1的手写图像,初始识别的时候,并不知道一次要训练多少个数据,因此输入的规模为 [None, 784].…
面向过程、面向函数、面向对象的区别浅谈
Python的面向过程、面向函数、面向对象的区别浅谈 转自--猎奇古今，加上其他 有人之前私信问我，python编程有面向过程、面向函数、面向对象三种，那么他们区别在哪呢？ 面向过程就是将编程当成是做一件事，要按步骤完成&am…
js算法初窥06（算法模式03-函数式编程）
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[mmdetection] - win10配置mmdetection(1.1和2.0) + 训练网络(faster-rcnn、mask-rcnn)
pytorch配置 - 参考
mmdetextion 配置(win10)
mmdetection训练faster-rcnn (win10)
mmdetection训练mask-rcnn (win10)
mmdetection 2.0配置(win10)
mmdetection 2.0训练Faster-RCNN（win10)
mmdetection 2.0全家桶训练（终结版) labelme安装教程
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13、Spring Boot 2.x 多数据源配置
1.13 Spring Boot 2.x 多数据源配置 完整源码： Spring-Boot-Demos转载于:https://www.cnblogs.com/Grand-Jon/p/9999779.html
![[pytorch、学习] - 3.5 图像分类数据集](http://pic.xiahunao.cn/[pytorch、学习] - 3.5 图像分类数据集)
[pytorch、学习] - 3.5 图像分类数据集
参考
3.5. 图像分类数据集
在介绍shftmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集 本章开始使用pytorch实现啦~ 本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成:
torchvision.datasets: …
python自动化第三周---文件读写
1.python文件对象提供了三个“读”方法： read()、readline() 和 readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量。 read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。如果文件大于可用内存，为了保险起见&a…
最详细的java泛型详解
来源：最详细的java泛型详解 对java的泛型特性的了解仅限于表面的浅浅一层，直到在学习设计模式时发现有不了解的用法，才想起详细的记录一下。 本文参考java 泛型详解、Java中的泛型方法、 java泛型详解 1. 概述 泛型在java中有很重要的地位&a…
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[pytorch、学习] - 3.6 softmax回归的从零开始实现
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3.6 softmax回归的从零开始实现
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import torchvision
import numpy as np
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sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.6.1. 获取和读取数据
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train_iter, test_iter d2l.load_data_fashion_mnist(batch_si…
Django基础必备三件套: HttpResponse render redirect
1. HttpResponse : 它的作用是内部传入一个字符串参数, 然后发给浏览器 def index(request):return HttpResponse(ok) 2. render : 可以接收三个参数, 一是request参数, 二是待渲染的 html 模板文件, 三是保存具体数据的字典参数 def index(request):return render(request, …
React 简单实例 （React-router + webpack + Antd ）
React Demo Github 地址 经过React Native 的洗礼之后，写了这个 demo ；React 是为了使前端的V层更具组件化，能更好的复用，同时可以让你从操作dom中解脱出来，只需要操作数据就会改变相应的dom； 而React Nat…
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[pytorch、学习] - 3.7 softmax回归的简洁实现
参考
3.7. softmax回归的简洁实现
使用pytorch实现softmax
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.7.1. 获取和读取数据
batch_size 256
train_iter…
centos 7 php7 yum源
rpm -Uvh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpmrpm -Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/webtatic-release.rpm 转载于:https://www.cnblogs.com/myJuly/p/10008252.html
![[pytorch、学习] - 3.9 多重感知机的从零开始实现](http://pic.xiahunao.cn/[pytorch、学习] - 3.9 多重感知机的从零开始实现)
[pytorch、学习] - 3.9 多重感知机的从零开始实现
参考
3.9 多重感知机的从零开始实现
import torch
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.9.1. 获取和读取数据
batch_size 256
train_iter, test_iter d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)3.9.2. 定义模型参…