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RSS订阅原创 初识CNN-卷积神经网络
初识卷积神经网络卷积神经网络是什么？卷积层基本介绍特征值计算参数选择以及特征矩阵大小计算[外链图片转存中...(img-F7K2s75A-1626855976918)]池化层对于卷积神经网络的概念、特点等叙述，百度一搜都有很多，本篇文章主要介绍卷积神经网络中的卷积层以及池化层的基本原理。卷积神经网络是什么？卷积神经网络，顾名思义分为卷积和神经网路，传统神经网络的输入层通常是一维的，或者将二维转换成一维，再进行全连接，这样使得神经网络中有大量的权重参数W，迭代效率极低，比如对于图片识别的神经网络训练，不
2021-07-21 17:01:19
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原创 单例模式
文章目录简介类图代码实现补充优缺点简介顾名思义，就是在一个项目中，某个对象的实例只能有一个。单例模式（Singleton Pattern）保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。这种模式涉及到一个单一的类，该类负责创建自己的对象，同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式，可以直接访问，不需要实例化该类的对象。类图代码实现public class Singleton {// 饿汉式// private static Singleton singlet
2021-01-13 21:01:29
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原创 抽象工厂模式
文章目录简介类图代码实现简介抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。抽象工厂模式是基于工厂模式的，工厂模式要求具体产品和具体工厂一一对应，并且，每一个工厂只能创建一大类产品，抽象工厂打破了这一关系，即某一个具体工厂可以生产多个不同类的产品，如下：因此，工厂模式和简单工厂模式的关系可以概括为，工厂模式能生产多类产品就变成了抽象工厂模式，抽象工厂模式如果只能生产一类产品，那就变成了工厂模式。类图这个类图和工厂模式
2021-01-13 16:34:40
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原创 工厂模式
文章目录简单工厂模式类图代码实现：优缺点：工厂模式类图：代码实现：优缺点：简单工厂模式讲工厂模式之前，先了解一下简单工厂模式，两者是大同小异的。简单工厂模式又称静态工厂方法，它是一种类创建型模式。在简单工厂模式中，专门定义一个工厂类来负责创建类的实例，可以根据参数的不同返回不同类的实例，这些类通常都具有共同的父类。比如，一个小米手机，当设计师把理论图纸设计好后，并不是由他自己去造这个手机，而是把图纸给工厂，由工厂去造具体的事物手机，送去这个手机工厂的手机品牌、型号都可以不同，但必须得是手机，你不能让
2021-01-13 16:01:42
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原创 Python+Appium实现删除微信“僵尸好友”
话不多说，本文旨在功能使用，不讲解原理！！！本文所需环境配置：win10JDK1.8Python 3.6.8Appium 1.15.1android-sdk文件获取：https://pan.baidu.com/s/1jd60QGI68VZB-pRhBCcAwQ提取码：6f491.首先配置jdk（安装jdk基本就下一步下一步，自行百度）：计算机（右键）->属性->高级系统设置->高级->环境变量->新建环境变量（系统变量） JAVA_HOME，如图所示：系统变
2020-12-13 22:19:48
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原创 强化学习笔记（四）DDQN 附代码
源代码：点击直达下面是DQN算法计算Q现实的方法，可以看到，计算下一状态的Q值时，永远选取得是最大值，这样会导致该模型过估计，即估计值过高（本来预测的Q值就有误差，加上max操作后，就把误差扩大了）。Double DQN就是解决这个问题的，可以看到，他计算Q值时，不是直接选取最大值，而是将估计神经网计算的下一状态的Q值的最大值行为作为现实神经网的行为，从而计算Q值。因此，DDQN和DQN主要的区别只是在计算Q现实时！首先，DQN只需要2个Q值，DDQN需要3个Q值，分别为Q(St+1 , a ;
2020-11-06 12:31:01
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原创 Linux-centos系统安装Hadoop集群过程记录
安装Hadoop前首先需要安装jdk。首先打开虚拟机：获取管理员权限：su -在user目录下新建java文件夹：# cd /usr/# mkdir java# cd java进入官网复制jdk的下载链接：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html选择Linux的jdk，这里选择tar.gz方式，即源码安装通过命令下载：wget + “下载网址”...
2020-11-06 11:07:17
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原创 linux安装mysql hive步骤流程记录 排坑
先给出本人使用的各种工具的版本信息，很多时候的错误是因为版本不兼容而导致的：首先安装mysql参考文章：linux下安装mysql然后安装hive参考文章：linux下安装hive（直接从安装hive开始看）开始排坑：安装mysql基本没问题，博主坑也排的比较详细，主要是安装hive的过程；首先是sudo vi hive-site.xml配置文件，别一股脑的复制粘贴，下面是我的配置：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"
2020-11-06 11:06:33
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原创 强化学习笔记（三）DQN 附代码
学习前的铺垫（点击直达）：Q learning算法TF神经网络神经网络本文设计的源代码，点击直达DQN可以理解为是对Q learning算法升级而来的，升级部分有：1.增加记忆库2.添加神经网络3.暂时冻结q_target参数（切断相关性）之前的算法是直接记录每个状态，但现实情况是，在复杂的情况下，你没有那么大的内存来存储这些状态，也没有那么多时间来寻找或计算他们，因此，之前的Q表被添加至神经网络中，通过不断训练来更改里面的参数，这样之后只需要对神经网络输入当前状态，就可以得到每种行为的Q
2020-10-20 21:16:57
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原创 Tensorflow学习笔记（一）（铺垫神经网络）附代码
TensorFlow安装教程网上也有很多安装教程，请自行搜索安装！首先说一下tf（tensorflow简写）中graph和session的关系:TensorFlow是一种“符号式编程框架”，首先要构造一个图（graph），然后在会话（Session）上根据这个图做真实的运算（op）。打个比方，graph就像多条生产线，session就像生产者。生产线具有一系列的加工步骤（加减乘除等运算），生产者把原料投进去，就能得到产品。不同生产者都可以使用这条生产线，只要他们的加工步骤是一样的就行。同样的，一个gr
2020-10-19 10:45:15
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原创 强化学习笔记（二）Sarsa 附代码
文章目录Sarsa算法Sarsa（lambda）算法Sarsa算法Sarsa算法是基于Q learning算法的，不同的是，Q learning在更新s1状态的Q表时，计算Q（s1，a2）现实时，会选择s2状态下的最优值，即最有可能会获得奖励的行为，但当他实际到s2状态时并不一定会选择最优行为。而Sarsa是行动派，即计算现实时选择了什么行为，那么他到s2状态时就会选择此行为，因此计算Q（s1，a2）现实的公式没有γ * maxQ（s2），而是γ * Q（s2，action）。可以看出，每次更新状态时
2020-10-12 17:25:30
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原创 强化学习笔记（一）Q learning 附代码
Q learning是一个决策过程，通过不断地尝试，根据选择的行为而得到的“奖励”来为所选择的这个行为“打分”，不停迭代得到最优的选择。例如，你现在在做作业，你有两条行为选择，一是继续做作业，完成后可以得到棒棒糖（奖励），二是不做作业，选择看电视，这样的结果是收到惩罚。你是第一次经历这种事情，不知道两种行为的后果，于是随机选择，假如你选择看电视，选择后没有奖励，也没有惩罚，于是你继续看电视，后来父母回来发现你没做作业在看电视，于是你收到了惩罚，因此在你的心里，为在做作业时选择看电视打低分，因为你经历过，
2020-10-11 21:17:36
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原创 Numpy基础入门学习，附代码
1. Ndarray 对象函数定义：numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)名称描述object数组或嵌套的数列dtype数组元素的数据类型copy对象是否需要复制order创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）subok默认返回一个与基类类型一致的数组ndmin指定生成数组的最小维度
2020-09-28 17:45:59
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原创 VMware Linux系统-CentOS安装
文章目录CentOs下载安装CentOs下载登录官网（https://www.centos.org/）：选择版本和系统：各种版本简介：安装首先打开虚拟机：一直傻瓜式下一步，直到：此时系统已经安装完成。接下来就配置系统：然后点击enter设置语言等常规设置设置密码，创建用户等配置完成后重启系统，即可使用。...
2020-09-26 15:43:11
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原创 虚拟机VMware下载与安装
文章目录VMware下载VMware安装VMware下载进入vm官网（https://www.vmware.com/cn.html）下载文件：序列可以自行在网上搜索。也可以根据下面地址直接下载：各版本序列号10.x：1Z0G9-67285-FZG78-ZL3Q2-234JG11.x：YG74R-86G1M-M8DLP-XEQNT-XAHW212.x：ZC3TK-63GE6-481JY-WWW5T-Z7ATA14.x：AU108-FLF9P-H8EJZ-7XMQ9-XG0U815.x：F
2020-09-26 13:56:29
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原创 python中yield关键字用法
首先，把yield理解成return，可以用作返回数据，如下：def f(): yield 9next(f())#结果为 9如果你用一个变量接受该值，首次执行时并不会执行函数，而是先得到一个生成器，如下：def f(): print("提示字符！") yield 9g=f()print(g)#结果为: <generator object f at 0x000...
2020-03-12 12:55:32
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空空如也
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