常量 语言学习 变量 语言

这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。 3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本元素 1. 线性模型 用符号标识的矩阵 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n\times d}$ 可以很方便地引用整个数据集中的 $n$ 个样本。其中 $\bol ......

常用函数 获取当前运行目录(类似c++) import sys curent_dir = sys.argv[0] 模型保存与读取 import torch # 保存模型步骤 torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数 torch.save(mod ......

Flask 1 flask 简介 Django： Django适合大型项目 功能组件齐全 加载项多，相应更加消耗资源 Flask 更加适合小型项目，api等环境 第三方组件非常全 运行稳定性相对较差 Flask依赖 Flask：Flask库文件 Jinja2：模板渲染库 MarkupSafe：返回安 ......

其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 ......

Markdown学习笔记 1、Markdown的字体 字体 粗体 斜体 斜体加粗 删除线 2、Markdown的引用 引用 选择xxx 走向人生巅峰 3、Markdown的分割线 分割线 4、Markdown的图片插入 图片 插入图片 4、Markdown的超链接 超链接 点击跳转到tly的博客 5 ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

以以下代码为例：重点在于 定义数组容量 对数组的每个元素循环赋值 遍历数组 1 #include <stdio.h> 2 int main(){ 3 4 int num=0; 5 double sum=0; 6 int cnt=0; 7 scanf("%d",&num); 8 int number[ ......

Using Language Models in Specific Domains (1) 微信公众号版本：https://mp.weixin.qq.com/s/G24skuUbyrSatxWczVxEAg 这一系列文章仍然坚持走“通俗理解”的风格，用尽量简短、简单、通俗的话来描述清楚每一件事情。本 ......

一、面向对象简介 1.1 什么是面向对象？ 面向过程：强调的是过程，每一步都是自己亲自实现的。 面向对象：强调的是对象，找一个专门做这个事情的，让它来完成，具体怎么实现的，我们不关心。 举个做饭的例子，如果是你自己亲手下厨，一步一步自己做，那这就是面向过程，如果你点外卖，或者去饭馆，那这就是面向对象 ......

「学习笔记」数位 DP 意义不大的题不写了。 点击查看目录 概述 数位 DP 一般用来解决「在一个较大的区间内统计具有一定特征的数的数量」的问题。 数位 DP 一般有两种做法： 递推法：首先需要预处理出具有一定条件的数的个数，然后将上限按数位拆分开来考虑贡献。 暴搜法：直接记忆化搜索具有特定条件的数 ......

以以下一段代码为例： 1 #include <stdio.h> 2 //以下代码是否能交换两个变量的值？ 3 void swap(int a,int b); 4 5 int main() 6 { 7 int a=5; 8 int b=6; 9 10 swap(a,b); 11 12 printf(" ......

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])print(arr.shape)print(arr)arr = np.arange(10)print(arr.shape)print(arr)# (开始，截止，步长）# [开始，截止）范围内步长为间隔的更新arr ......

一、Git 概述 1.Git 介绍 git 是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。通过对信息的压缩和摘要，所占空间小，能够支持项目版本迅速迭代的开发工具。 版本控制系统：是一种记录一个或者多个文件内容变化，便于查阅特定版本修订情况的系统。 例如，为论文准备文稿时，对文稿的多次删除或更改，造成有许多 ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......

Markdown学习 标题 #+ (空格)+标题名字 字体 Hello world!（粗体） Hello world!（斜体） Hello world!（斜体加粗） ~~Hello world!~~（删除线） 引用 掌控自己，一定要坚持 分割线 图片 超链接 [点击跳转到枫的博客](枫亦穰穰 - 博 ......

https://www.dailiservers.com/bypass-cloudflare/ 反爬表现：requests禁止而浏览器正常请求 关键字：Cloudflare 的反爬虫机制 思路：伪造ja3、修改tls至1.3版本，开启http2协议、更多。。。 python第三方库：pyhttpx、 ......

Collection接口实现类的特点： public interface Collection<E> extends Iterable<E> collection实现子类可以存放多个元素，每个元素可以是object 有些Collection的实现类，可以存放重复的元素，有些不可以 有些Collect ......

变量应用 java可以直接表示的进制： 二进制：0b数字 0b011表示3 十进制：（默认） 八进制：0数字 011表示9 十六进制：0x int num2 = 72; 以下两部的组合； int num2; num2 = 72; 变量命名规则(强制规则)： 首字母+其他 a.首字母：各国语言，下划线 ......

做题常常遇到和字符串相关的，发现自己对《字符串》和《字符数组》有误会，因为他们的声明太像了，我会搞混。于是我在DevC++上尝试了9种不同的声明方式，想看看什么时候才算是有效的字符串声明，都是我当前水平可能遇到的。 #include <stdio.h> #include <string.h> /* ......

#1.数据类型： #2.数据运算： #3.基本语句： 本篇随笔为记录学习所用，内容大多来源于网络，如有侵权，请联系博主。 ......

##SQL学习 — DQL — 分组查询 5. 分组查询 背景：在分组函数的内容中，我们提及和分组函数一起查询的字段会有限制，产生错误。因为分组函数是将所以的参数统计成一个结果，而查询的字段是返回符合条件的个数，那么就会出错。所以引入了分组查询，将表中的相同的内容切分成数块，然后分别进行统计后返回结 ......

[注意:考虑到这个和SVM重复很多,所以会一笔带过/省略一些] softmax和SVM只是线性分类器分类结果的评判不同, 完全依靠打分最大来评判结果, 误差就是希望结果尽可能接近正确分类值远大于其他值. 我们将打分结果按照指数权重正则化为和为1的向量: 而这个值希望尽可能接近1, 也就是-log接近 ......

在更新学习率的部分有这样一个函数get_lr()有很大的bug： get_last_lr()才表示当前的学习率，使用get_lr()会衰减两次！！ 红色部分是get_last_lr()打印的；白色部分是get_lr()打印的：可以看到错误的写法确实会在节点处衰减两次 这是由于step()时会调一次g ......

函数式语言特性：-迭代器和闭包 本章内容 闭包（closures） 迭代器（iterators) 优化改善 12 章的实例项目 讨论闭包和迭代器的运行时性能 一、闭包（1）- 使用闭包创建抽象行为 什么是闭包（closure） 闭包：可以捕获其所在环境的匿名函数。 闭包： 是匿名函数 保存为变量、作 ......

算术运算符：+，-，*，/，%，++，-- int a, b; a = 20;b = 3; Console.WriteLine(a+b);//23 Console.WriteLine(a-b);//17 Console.WriteLine(a*b);//60 Console.WriteLine(a/ ......

处理缺失值 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("./Narrativedata.csv", index_col=0) df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int6 ......

概述 gcc -E 则经过预编译 变成.i文件，还是c代码只是对#中进行字符串的展开和复制 -S 则经过编译 变成 .s文件,为汇编代码 -c 则经过汇编 变成.o文件，为二进制文件 然后 将许多（也许也就几个）.o文件链接在一起 生成linux中的可执行文件.out 直接gcc会将上述整个 如果要 ......

SVM的相关概念 首先如课程所说, 本质上线性分类器就是对一个图片向量到打分向量的映射,所以就是ωx+b=S. 对于最基本的二分类SVM, 其利用超平面划分了点集,结果非黑即白, 但是现在我们利用的W可以认为是好几个超平面在一起,得到的不再是一个结果,而是打分向量,如果只需要打分判断正确类别就行,是 ......

系列文章目录和关于我 一丶基本概念&Nacos架构 1.为什么需要注册中心 实现服务治理、服务动态扩容，以及调用时能有负载均衡的效果。 如果我们将服务提供方的ip地址配置在服务消费方的配置文件中，当服务提供方实例上线下线，消费方都需要重启服务，导致二者耦合度过高。注册中心就是在二者之间加一层，实现解 ......

##SQL学习 — DQL — 常见函数 — 分组函数 4. 常见函数（附加） /* 概念：类似于java的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名。 好处：1.隐藏了实现细节 2.提高代码的重用性 调用语法：select 函数名(实参列表) 【from 表】; 特点： 1.叫什么（函数名 ......