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PyTorch—— softmax 的从零开始实现

本文是《动手学深度学习(pytorch)》“3.6 softmax 的从零开始实现”的笔记,具体解释请参考原文。

2020-09-05 09:16:15

PyTorch—— 图像分类数据集(Fashion-MNIST)

PyTorch—— 图像分类数据集(Fashion-MNIST)0、前言一、获取数据集二、读取小批量数据本文是学习《动手学深度学习(pytorch)》“3.5 图像分类数据集(Fashion-MNIST)” 的笔记,具体解释请参考原文。0、前言使用到的包主要是torchvision,它主要由以下几部分构成:torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口;torchvision.models:包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet、VGG、ResNe

2020-09-04 16:03:09

PyTorch——线性回归的从零开始实现

PyTorch——线性回归的从零开始实现一、生成数据集二、读取数据本文是学习《动手学深度学习(pytorch)》“3.2 线性回归的从零开始实现” 的笔记,具体解释请参考原文。一、生成数据集构造一个简单的人工训练数据集。设训练数据集样本数为1000,输入个数(特征数)为2。线性回归模型的真实权重 w=[2,−3.4](转置) 和偏差 b=4.2,以及一个随机噪声项 ϵ 来生成标签。公式为:labels = w * features + b + ϵ其中,噪声项 ϵ服从均值为0、标准差为0.01的正

2020-09-03 11:28:39

python 中 return VS yield

首先,先直观上理解一下两种返回方式的区别:python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释然后,概括的理解一下:python-复盘-yield & return区别yield 能和 for 循环共同使用最后,两种返回值,在 for 循环上的区别:import torchdef fun(): for i in range(3): a = torch.tensor([[1,2]]) b = torch.tensor([[3,4,5]])

2020-09-03 10:32:55

【BUG修复】:name ‘OrderedDict‘ is not defined

在学习 《动手学深度学习(pytorch)》时,出现`name 'OrderedDict' is not defined`问题。

2020-08-25 14:42:28

第一章——数据的选择(构建&索引DataFrame,pandas中的数据选择函数,iloc & loc)

构建&索引DataFrame,pandas中的数据选择函数,iloc & loc

2020-08-20 22:47:20

微信小程序设置wxss背景图片

微信小程序设置wxss背景图片目前只支持两种:在线图片如果有自己的服务器可以将图片放到自己的web服务器上;或者参考这个通过qq相册或百度相册将本地图片变为网上图片通过qq相册或百度相册将本地图片变为网上图片base64图片将背景图片进行base64转换后使用,在线转网站。设置方法:backgroud: url(转换后的编码)...

2020-08-08 13:19:07

github下载速度慢的解决方法

“github下载失败、下载速度慢的解决方法——码云”。

2020-08-08 13:12:38

第1.3章 机器学习与概率论

一、为什么机器学习中使用概率论?【摘自】:PRML读书笔记(1) - 深度理解机器学习之概率论(Probability Theory)机器学习领域的一个关键概念是不确定性(uncertainty)。然而概率论为不确定性的量化和操纵提供了框架,并形成了机器学习的核心基础之一。当与后面讨论的决策论相结合时,其可以根据一些可获得的信息做出最佳预测,即使这些信息可能并不完整。机器学习包括监督学习,非监督学习和强化学习这 3 类。监督学习分为 分类(classification) 和 回归(regressi

2020-07-27 13:51:55

第3.1章 卷积神经网络(CNN)——Conv、Pool、FC、Activation Function、BN各个层的作用及原理

Conv、Pool、FC、Activation Function、Batch Normalization各个层的作用及原理解释

2020-07-27 13:46:55

3.9 高精度整数(含:c++限制字符宽度和占位符)

做的最艰难的一次TT

2020-06-20 18:48:39

3.9 高精度整数——三、进制转换

方法不对,事倍功半……

2020-06-20 18:47:19

汇编7种寻址方式

8086/8088有7种基本的寻址方式:立即寻址,寄存器寻址,直接寻址,寄存器间接寻址,寄存器相对寻址,基址变址寻址,相对基址变址寻址。

2020-06-15 16:36:25

1.3-1.5 Hash的应用、排版题、查找

空间换时间、先排版后输出、二分查找return

2020-06-05 21:45:09

1.2 日期类问题

闰年的判断规则、宏定义函数、%4d输入技巧、数据预处理

2020-06-05 09:23:23

1.6 贪心算法(含:c++限制数字位数)

c++限制数字位数:fixed setprecision()取消限制 cout.unsetf(ios::fixed);

2020-06-02 14:32:42

1.1 排序(直接插入排序、快速排序、冒泡排序、归并排序)

1.c++自带的头文件`<algorithm>`模板库,使用sort函数进行排序。自定义了cmp函数并在结构体中重载了“<”运算符。2.while(scanf("%d",&n) != EOF) 、while(gets(字符串变量)) 循环条件。

2020-06-02 12:50:37

Android Studio移动应用开发——Android NDK开发(含:javah -jni、ndk-build配置出错的解决办法)

含:javah -jni、ndk-build配置出错的解决办法

2020-05-19 13:40:04

Android Studio移动应用开发——Intent过滤器的原理与匹配机制、如何获取Activity返回值

Intent过滤器的原理与匹配机制1.原理2.匹配机制如何获取Activity返回值Intent过滤器的原理与匹配机制1.原理Intent过滤器能够根据Intent中的动作(Action)、类别(Categorie)和数据(Data)等内容,匹配和筛选适合接收该Intent的组件。可以注册Intent过滤器的组件有:Activity、Service、BroadcastReceiver。组件注册Intent过滤器的方法: 在AndroidManifest.xml文件的各个组件下定义&lt;inten.

2020-05-16 19:07:32

Android Studio移动应用开发——onCreate、onSaveInstanceState、onRestoreInstance一个参数和两个参数

两个函数的区别、使用场景的区别、onRestoreInstance函数调用条件

2020-05-15 12:27:40

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