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前提：文中使用的数据是本人下载下来以后自己处理过的，就是把文件中的所有分隔符都换成了空格。所以load_data方法只能加载我自己的数据，想要加载原生数据的话需要自己写load_data方法。 两个算法的关键地方都需要判断当前的w在某个样本点x上是…
机器学习基石-作业二-第10题分析
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机器学习基石作业二中的DECISION_STUMP实现
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【MM系列】SAP 关于更改物料的价格控制类型
公众号：SAP Technical本文作者：matinal原文出处：http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接：【MM系列】SAP 关于更改物料的价格控制类型前言部分 大家可以关注我的公众号，公众号里的排版更好，阅读更舒适…
机器学习基石-作业三-第2题分析以及通过H证明EIN的讨论
题目： 这是机器学习基石作业三种的第二小题，额，在网上看了很多解答（解答也不多）感觉都没有说清楚为什么，所以励志清楚滴解决一下这个问题，经过努力，自认为得到了详细的解答ÿ…
Nginx的平滑升级记录---适用于编译安装的Nginx
一、查看自己的Nginx的版本号 [rootlocalhost sbin]# cd /usr/local/nginx/sbin/
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built by gcc 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36) (GCC)
configure arguments: 二、确定自己要…
机器学习基石-作业三-代码部分
梯度下降迭代和牛顿迭代，gradient_and_newton.py
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: Evan Mi
import numpy as np"""
作业三中使用梯度下降和牛顿法进行迭代
"""def update(u, v, eta):u_tem u - eta * (np.exp(u) v * np.exp(u*v…
设备树中#address-cells和#size-cells作用
device tree source Example1 / {#address-cells <0x1>; // 在 root node 下使用 1 個 u32 來代表 address。#size-cells <0x0>; // 在 root node 下使用 0 個 u32 來代表 size。......memory { // memory device... reg <0x90000000>; /…
![[线段树][树上差分] Jzoj P3397 雨天的尾巴](http://pic.xiahunao.cn/[线段树][树上差分] Jzoj P3397 雨天的尾巴)
[线段树][树上差分] Jzoj P3397 雨天的尾巴
Description 深绘里一直很讨厌雨天。灼热的天气穿透了前半个夏天，后来一场大雨和随之而来的洪水，浇灭了一切。虽然深绘里家乡的小村落对洪水有着顽固的抵抗力，但也倒了几座老房子，几棵老树被连根拔起，以及田地里的粮食…
多元无约束优化问题-牛顿法)
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此部分内容接《02(a)多元无约束优化问题》！ 第二类：牛顿法(Newton method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}\mathbf{\delta })\text{ }\approx \text{ }f({{\mathbf{x}}_{k}}){{\nabla }^{T}}f({{\mathbf{x}}_{k}})\cdot \mathbf{\delta }\frac{1}{2}{{\mathbf{\…
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回顾上文 作为单体程序，依赖的第三方服务虽不多，但是2C的程序还是有不少内容可讲； 作为一个常规互联网系统，无外乎就是接受请求、处理请求，输出响应。 由于业务渐渐增长，数据处理的过程会越来越复杂和冗长&…
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【转】深入理解JavaScript闭包(closure)
文章来源：http://www.felixwoo.com/archives/247 最近在网上查阅了不少Javascript闭包(closure)相关的资料，写的大多是非常的学术和专业。对于初学者来说别说理解闭包了，就连文字叙述都很难看懂。撰写此文的目的就是用最通俗的文字揭开Java…
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目录翻译从头开始建立神经网络-简介导包和配置生成一个数据集实现用来展示决策边界的辅助函数Logistic Regression训练一个神经网络我们的神经网络如何进行预测学习神经网络的参数实现神经网络训练一个隐层有3个神经元的神经网络验证隐层神经元个数对神经网络的影响练习练习题解…
对比 C++ 和 Python，谈谈指针与引用
花下猫语：本文是学习群内 樱雨楼 小姐姐的投稿。之前已发布过她的一篇作品《当谈论迭代器时，我谈些什么？》，大受好评。本文依然是对比 C 与 Python，来探讨编程语言中极其重要的概念。祝大家读有所获，学有所…
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这几个函数这里只是展示一下，这是吴恩达写好的工具类，…
inverted dropout示例
目录1、前向传播2、后向传播这里是完成的吴恩达的深度学习课程作业中的一个inverted dropout的作业题，是一种很流行的正则化方式。这里做一个记录,重点记录了如何实现前向和后向的inverted dropout，都是代码片段，无法运行；完整的代…
球形坐标和Cartesian 坐标的转换 spherical coordinate
spherical coordinate 和cartesian坐标的转换， 个人认为在控制camera的时候最为有用，比如CS中的操作方式， 鼠标负责方向的改变，其恰恰就是球形坐标的改变。而camera的位置改变就是cartesian的改变，所以这两者的转换就必…