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原创 HTML笔记（完结）
HTML基础部分基础元素（代码注释方法：ctrl+/ 文字注释方法：ctrl+shift+/）<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title></head><body&...
2019-07-24 15:37:37
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原创 Pytorch详细教程——13.Code For Deep Learning
我们称他们为3×3的张量的均值的时候，输出是一个标量张量，如果我们想要把这个值（tensor（5））作为一个数字，我们可以用item张量法来做，它只适用于标量值张量，看看我们如何在一个张量中访问多个值。首先是缩减的定义，一个张量的缩减操作是一个减少张量中包含的元素数量的操作，最终我们所作的张量运算是管理我们的张量中所包含的数据元素。答案肯定是否定的，事实上，我们通常一次减少特定的轴，这通常会导致输出的减少，有多个元素来减少一个关于特定轴的张量，我们使用相同的方法，我们只是传递维度参数的值。...
2022-07-29 21:50:27
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原创 Pytorch详细教程——12.Tensors For Deep Learning
还有一个重要的地方就是两个张量必须具有相同元素个数才能执行一个元素的操作，并且必须具有相同的形状才能执行一个元素操作，具有相同的形状意味着张量在每一个对应的轴上有相同数量的轴，并且他们的长度相同，这确保了执行元素操作是可以的。通常我们看到的张量的运算是标量之间的运算，但是有一个问题就是，我们说元素之间的操作必须是相同的形状，但是标量的形状肯定和张量不相同，那怎么理解呢？元素操作的定义元素运算是对张量元素的运算，这些张量元素在张量中对应或有相同的索引位置，元素的操作是在对应的元素上进行的，并且是对应的。...
2022-07-27 20:38:53
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原创 Pytorch详细教程——11.CNN Flatten Operation Visualized
我们看这个变平的结果，我们把所有的图像都映射到了一个单独的轴上面，1代表第一张图的像素，2代表第二张图的像素，3代表第三张图的像素，4代表第四张图的像素，这个flatten的效果不太好，因为所有的图像都被压缩成一个，我们需要对每一个图像进行单独预测，这里的解决方法就是保持批轴的同时使每个图像都变平。第一个轴有三个元素，第一个轴的每个元素代表一个图像，对于每个图像，我们有一个包含单个通道的彩色通道轴，在每个通道轴中我们有四个数组，其中包含四个数字或张量的标量分量。在第一个图像的第一个颜色通道中有第一行像素。.
2022-07-26 16:08:30
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原创 Pytorch详细教程——10.Flatten, Reshape, And Squeeze Explained
因为输入的张量是任何形状的，我们通过-1来表示重塑函数的第二个参数，在pytorch中-1会告诉reshape函数，根据一个张量中的包含的其他值和元素的个数来求出值应该是多少（可以理解为占位符？），因为t有12个元素，这个被重塑的函数能够计算出第二个轴的长度是12个，以确保一个张量中的元素空间足够大。flatten一个tensor意味着除去所有的轴，只保留一个，它创造了一个单轴的张量，它包含了张量的元素，所以本质上是把一个张量拉平，我们创建了一个一维数组，它包含了张量的所有标量分量。...
2022-07-25 22:42:41
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原创 Pytorch详细教程——9.Creating PyTorch Tensors
当我们说pytorch和numpy数组共享内存的时候，我们只是说内存中的实际数据存在于一个地方，因此在底层数据发生的任何变化都反应在这两个对象中，共享数据比复制数据更加有效，使用更小的内存，因为数据没有写到内存中的两个位置，而是只有一个位置。但是我们可以根据结果看到前两个张量没有变化，然而第二组也就是后两个出现了变化，这种差异是由于在创建选项分配内存的方式造成的，前两个选项在内存中创建一个额外的输入数据副本，第二种也就是后两个方法是用数字数组在内存中共享数据。上节课我们说的创建张量的四种方法。...
2022-07-25 21:10:29
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原创 Pytorch详细教程——8.PyTorch Tensors Explained
Tensor是神经网络常用的数据结构，在进行应用的时候，第一行代码通常是数据的预处理操作，数据的预处理最终目的是将我们正在处理的任何数据结构转换成神经网络可以使用的。index0代表第一个GPU设备，记住要使用多设备的时候，张量之间的操作必须与存在同意设备上的张量发生。除了第一种不一样，其余的都是一样的，我们将在下一节介绍这四种的不同和应该选哪一种最合适创建张量。所以说对于张量来说我们要记住一个是张量的类型，另一个就是张量的设备。创建一个有两个坐标轴的秩为2的张量，两者的长度都是2。第四种也是一样的。...
2022-07-25 17:22:13
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原创 Pytorch详细教程——2.PyTorch Explained
torch.nn和torch.autograd是Pytorch的主要工作包，torch.nn是关于神经网络的包，包含类和模块比如前向传播所用到的函数，权重等。对于Python来说，最流行的科学计算包是numpy，它是n维数组的转换包，而Pytorch是一个张量库，它非常密切的反应了numpy的多维数组功能，它与numpy具有高度的互操作性。torch.utils是一个子包，它包括像数据集和数据加载器这样的实用程序类，使数据预处理更加容易。torch.optim是优化的包，像SGD，Adam等。...
2022-07-25 09:39:06
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原创 【吴恩达机器学习笔记详解】第七章 过拟合和对策
7.1 过拟合什么是过拟合呢？我们还是以房价预测为例子，对于图1来说，我们找到一条曲线来拟合房价，但是随着size的越来越大，价格的增长速度减小了，所以曲线不能很好的拟合，通常称这样的曲线叫做欠拟合，或者叫做有很高的偏差。第二个图加上了二次函数来拟合，我们可以看到如图所示能够很好的去拟合图像。第三个图我们加上了很多复杂的多项式，我们可以看到如图所示，看起来拟合程度更高，但是他是一条扭曲的图像，它不停的上下波动，事实上我们不认为这是一条预测房价很好的模型，我们称这种问题叫做过度拟合，另一种说法是这个
2022-05-14 18:17:50
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原创 【吴恩达机器学习笔记详解】第六章 逻辑回归
第五章主要讲的是编程语言的介绍，因为我们现在用python的比较多，所以就没有再看那一章。但是5.6值得看一下5.6 矢量现在的变成语言包含了各种各样的矩阵库，所以通常进行矩阵计算的时候我们直接用命令即可，如果使用了合适的向量化方法，代码会简单很多。下面进行一些例子的讲解。这是线性回归的假设函数，他是从0到j的一个求和，我们也可以把他看作是矩阵的相乘，θ的转置×x，可以写成计算两个向量的内积。前面的如果要是用代码实现的话，就要用到for循环，因为从0到j，后面的用代码的话直接用矩阵相乘即可。这
2022-05-08 15:44:09
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原创 【吴恩达机器学习笔记详解】第四章 多变量的线性回归（多元线性回归）
4.1 多变量的假设函数我们之前介绍的线性回归是一个变量（特征）对预测价格的影响，像这个例子中是房子的大小对价格的影响下面会介绍更为复杂的情况就是多个变量（特征）对于房子价格的影响在这个多变量的图中，下面解释了每个符号代表的含义，第二行这个符号代表着第二个的数据的所有特征，也就是粉红色这个框起来的部分，第三行代表的是第i个样本的第j个特征。对于多个特征我们的假设函数也要相对的做出改变，下面是对于多变量或者说多特征的假设函数。对于多变量或者说多特征的假设函数，为了方便我们把x0定义为1，这样我
2022-04-25 22:01:16
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原创 【吴恩达机器学习笔记详解】第三章 机器学习数学基础（线代）
3.1 矩阵和向量矩阵是指由数字组成的矩阵陈列，并且写在方括号内。如下图实际上矩阵可以说是二维数组的另外一种说法。矩阵的维度：行乘上列为矩阵的维度下面再介绍向量一个向量是一种特殊的矩阵，向量是只有一列的矩阵如图所示，向量y是一个4×1的矩阵，也通常称它为4维，右下角代表着两种不同的向量元素表示方法，左边是以1开始的，右边是以0开始的，像数组一样，我们通常使用左边这个从1开始的来表示。另外大写字母通常用来表示矩阵，小写字母通常用来表示向量。3.2 加法和标量乘法矩阵的加法前提是必须是
2022-04-24 20:56:58
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原创 【吴恩达机器学习笔记详解】第二章 线性回归的过程
2.1 模型描述本章将以线性回归为例子，介绍整个算法的过程，以及算法中过程涉及的计算参数等。这是一个线性回归的例子，当你想要预测一个未知的房价时，要根据给出的所有数据，去寻找一条线来拟合已给的数据，再通过这条线去预测未知的房价。这里描述的是对数据集的介绍，对于监督学习来说，会给定一些数据集如上图所示，其中m代表的是数据的数量，这图中也就是多少列。x代表输入变量，也就是数据集的特征，图中是指房子的大小y代表输出变量，也就是我们想要的变量，图中指的是房子的价格（x，y）指的是一个训练样本带上
2022-04-12 11:46:47
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原创 【吴恩达机器学习笔记详解】第一章 机器学习简介
笔记是根据吴恩达视频的内容所记录的，视频的地址为：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=2&spm_id_from=pageDriver1.2 什么是机器学习Samuel提出计算机可以学习如何观察棋局的形式来做出最好的选择来进行下棋。当时只是简单的对机器学习的定义。Tom后来做出定义，在这段话中E经验指的是程序与自己进行几万次跳棋，T就是玩下棋，P就是与新手下棋赢的概率。这里视频中给出了一个题来测试你对机器学习概念的理解，答案是第.
2022-04-10 17:57:42
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原创 区块链知识点总结ETH-18 GHOST（北大肖臻老师）
以太坊中的共识机制-GHOST协议以太坊把出块时间降低到十几秒，这对于提高系统的系统反应时间和吞吐率，是很有帮助的。和比特币的10min来说，相当于提高到了40倍。但是也会带来大量问题，我们说过比特币和以太坊是运行在应用层的共识协议，底层是一个P2P。这就带来一个问题，你发布一个区块传到下一个区块可能需要十几秒的时间。对于比特币来说10min等于600秒，600秒足够可以使他传播到下一个区块中了。因为挖矿是个概率的过程，所以仍然有可能有两个矿工同时获得记账权，同时获得区块，这种情况下会带来临时性分叉。对于
2022-02-15 22:55:10
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原创 区块链知识点总结ETH-14 以太坊概述（北大肖臻老师）
第十四节 以太坊概述比特币和以太坊是两种最主要的加密货币，比特币被称为区块链1.0，以太坊被称为区块链2.0.它针对比特币在运行过程中遇到的问题进行了改进，比如说这个出块时间，比特币的出块时间是十分钟，有人觉得这个出块时间太长了，影响到了相应时间，以太坊当中大幅度降低到十几秒，以太坊还涉及一套基于goost协议的共识机制。另外一个改进是挖矿时的mining puzzle，比特币的mining puzzle是计算密集性的，比拼的是计算哈希值的算力，这样造成的结果是挖矿设备的专业化，很多年以前，用普通的机器
2022-01-18 23:14:15
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原创 区块链知识点总结BTC-2,3 密码学基础和数据结构 （北大肖臻老师）
说明：这些都是北大肖臻老师在B站上视频的总结和汇总，全网最全版本，希望可以帮助大家了解区块链，掌握区块链知识第一节 课程简介区块链不等于比特币，比特币只不过是基于区块链的一种加密货币。第二节 BTC-密码学原理 比特币叫做加密货币，但是实际上是”不加密“的，包括转账等操作都是公开的。比特币中主要是用到了密码学中两个功能，一个是哈希，一个是签名。密码学中用到的哈希函数被称为cryptographic hash function。它有两个重要的性质，一个是collision resistan
2022-01-10 23:04:02
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原创 Python基础详细版笔记四（类和对象详解）
第一章 两大编程思想1.编程思想2.类和对象字符串对象，字典对象…3.类的创建4.对象的创建5.类属性 类方法 静态属性类属性：类方法和静态方法：6.动态绑定属性和方法这两种调用方法都可以，直接用对象.可以，也可以传入对象来第二章 面向对象的三大特征 封装继承多态1.封装的实现方法.........
2021-09-06 22:48:36
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原创 Python基础笔记（一）
一 简介二 环境搭建1.安装python解释器https://www.python.org/下载中间的可执行的安装文件就行。下完后安装。他会自己带本身编译器第三方开发环境pycharm的下载和安装安装教程： https://www.runoob. com/w3cnote/pycharm-windows- instal.html这是1.3版本的https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2020.1.3.ex
2021-07-02 23:04:05
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原创 微信小程序
小程序项目的主要目录文件作用project.config.json 项目配置文件，做一些个性化配置，例如界面颜色、编译配置等等app.json 当前小程序的全局配置，包括了小程序的所有页面路径、界面表现、网络超时时间、底部 tab 等sitemap 配置小程序及其页面是否允许被微信索引pages 里面包含一个个具体的页面wxss 页面样式，app.wxss 作为全局样式，会作用于当前小程序的所有页面，局部页面样式 page.wxss 仅对当前页面生效。app.js 小程序的逻辑js 页面逻辑
2021-03-02 18:34:57
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原创 五 Java详细基础（控制结构 循环控制语句 idea使用 数组）
控制结构循环结构：重复执行同一段代码循环四要素：1、初始化条件语句:定义一个变量 通常用于循环条件的控制2、循环条件：控制循环是否结束的结果必须是boolean类型true:循环继续false:循环结束3、循环体:重复执行的代码4、改变循环条件的语句:每执行完一次循环体之后 要改变循环条件的结果案例：打印100次hello world循环体：System.out.println(“hello world”);循环条件：打印次数<=100 num<=100初始化
2021-02-20 22:34:45
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