idea创建springboot项目，一直在reading pom.xml
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springboot 项目实战 基本框架搭建（IDEA）
springboot 项目实战 基本框架搭建（IDEA） IDEA下载
我使用的是破解的专业版IDEA，使用权一直到2089年： 下载IDEA: 下载processional版本，然后百度搜索激活码即可概率激活，如果你不成功就多找几个激活码 配…
使用IDEA 连接mysql数据库，执行sql指令
使用IDEA 连接mysql数据库，执行sql指令
1 配置项目的SQL依赖
首先参考这篇博文，创建springboot的基本框架 在创建项目的过程中，需要选择SQL相关的依赖，如下：
SQL勾选：MySQL Driver，JDBC API …
.)
thymeleaf There was an unexpected error (type=Internal Server Error, status=500).
thymeleaf There was an unexpected error (typeInternal Server Error, status500).
使用thymeleaf依赖，无法访问html文件，解决方法有以下几种可能：
1. 未加载thymeleaf依赖，打开pom.xml，加入依赖： <…
org.attoparser.ParseException: Could not parse as expression: “
Caused by: org.attoparser.ParseException: Could not parse as expression: " {field: ‘id’, title: ‘ID’, fixed: ‘left’, unresize: true, sort: true} , {field: ‘number’, title: ‘学号’, edit: ‘number’, sort: true} , {field: ‘name’, title: ‘姓…
windows10 计算文件的HASH（SHA256\MD5等）
windows10 计算文件的HASH（SHA256\MD5等）
certutil -hashfile .\文件名 带后缀 SHA256可选哈希算法参数：MD2 MD4 MD5 SHA1 SHA256 SHA384 SHA512
ubuntu给pip换源，给conda换源
ubuntu 给pip换源，给conda换源
//修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 内容如下：
[global]
timeout 6000
index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
//给conda换源
conda config …
ubuntu怎么在jupyter notebook中引入anaconda虚拟环境
ubuntu怎么在jupyter notebook中引入anaconda虚拟环境
~坑： 先activate visaul envirument 再打开jupyter notebook 是不行的 conda install nb_conda 也是不行的
正确做法：
conda create -n your_env_name pythonX.X #创建环境
//先activate pytorch …
（pytorch-深度学习系列）pytorch数据操作
pytorch数据操作
基本数据操作，都详细注释了，如下：
import torch#5x3的未初始化的Tensor
x torch.empty(5, 3)
print("5x3的未初始化的Tensor:")
print(x)
print("******************************")#5x3的随机初始化的…
函数对梯度的操作)
（pytorch-深度学习系列）pytorch中backwards()函数对梯度的操作
backwards()函数对梯度的操作
对于一个新的tensor来说，梯度是空的；但当对这个tensor进行运算操作后，他就会拥有一个梯度：
x torch.ones(2, 2, requires_gradTrue)
print(x)
print(x.grad_fn)y x 2
print(y)
print(y.grad_fn)…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现线性回归
pytorch实现线性回归
1. 实现线性回归前的准备
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。 与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图…
（pytorch-深度学习系列）pytorch线性回归的便捷实现
pytorch线性回归的便捷实现
继上一篇blog，使用更加简洁的方法实现线性回归 生成数据集：
num_inputs 2
num_examples 1000
true_w [2, -3.4]
true_b 4.2
features torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)), dtypetorch.f…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类
导入所需模块：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import sys对数据集的操作（读取数据集）&#…
（pytorch-深度学习系列）使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记
使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys读取数据集：
mnist_train torchvision.datasets.FashionMNIST(root~/Datasets/FashionMNIST, trainTrue, downlo…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（手动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记
pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类（手动定义模型）
多层感知机： 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（自动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记
pytorch实现多层感知机（自动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类
导入模块：
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np定义数据集：
class FlattenLayer(nn.Module): # 定义一个ten…
（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-权重衰减的实现-学习笔记
pytorch避免过拟合-权重衰减的实现
首先学习基本的概念背景
L0范数是指向量中非0的元素的个数；(L0范数难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和； L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。 权重衰减等价于 L2范数正则化（regular…
（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现-学习笔记
pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现
对于一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi（i1,…,5i1, \ldots, 5i1,…,5）的计算表达式为： hiϕ(x1w1ix2w2ix3w3ix4w4ib…
（pytorch-深度学习系列）正向传播与反向传播-学习笔记
正向传播与反向传播
1. 正向传播
正向传播是指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。 假设输入是一个特征为x∈Rd\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^dx∈Rd的样本，且不考虑偏差项&#x…
（pytorch-深度学习系列）简单实现kaggle房价预测-学习笔记
实现kaggle房价预测
导入所需模块：
%matplotlib inline
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pdprint(torch.__version__)
torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)读取数据集： （具体以自己…