發(fā)簡(jiǎn)信
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Python要玩你的微信——wxauto基礎(chǔ)教程由于微信對(duì)于自身軟件的定位問(wèn)題，官方不支持微信機(jī)器人，并且也沒(méi)有開(kāi)放官方機(jī)器人的計(jì)劃。 然而對(duì)于想利用私域流量來(lái)做項(xiàng)目的人群來(lái)說(shuō)，使用腳本來(lái)監(jiān)視...
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Python多進(jìn)程運(yùn)行——Multiprocessing基礎(chǔ)教程3之前兩篇文章討論了Multiprocessing模塊的基本概念以及進(jìn)程間的數(shù)據(jù)交換。本文將要介紹Multiprocessing模塊進(jìn)程間的同步以...
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Python多進(jìn)程運(yùn)行——Multiprocessing基礎(chǔ)教程2上篇文章簡(jiǎn)單介紹了multiprocessing模塊，本文將要介紹進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)共享和信息傳遞的概念。 1 數(shù)據(jù)共享 在多進(jìn)程處理中，所有新創(chuàng)建...
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Python多進(jìn)程運(yùn)行——Multiprocessing基礎(chǔ)教程1多進(jìn)程是什么 多進(jìn)程指的是操作系統(tǒng)同時(shí)支持多個(gè)處理器的能力。在支持多任務(wù)操作系統(tǒng)中，一個(gè)應(yīng)用程序會(huì)被分解成多個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的較小的程序。操作系統(tǒng)會(huì)將...
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人人都能懂的機(jī)器學(xué)習(xí)——訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——學(xué)習(xí)率規(guī)劃學(xué)習(xí)率規(guī)劃 找到一個(gè)合適的學(xué)習(xí)率非常重要。如果將學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)高，模型訓(xùn)練可能會(huì)發(fā)散。如果設(shè)置過(guò)低，那么訓(xùn)練雖然會(huì)收斂至最優(yōu)，但是會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間...
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人人都能懂的機(jī)器學(xué)習(xí)——訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——優(yōu)化算法2
RMSProp AdaGrad的學(xué)習(xí)率降低得太快，并且最終也不會(huì)收斂到全集最優(yōu)值。而RMSProp算法16通過(guò)使用指數(shù)衰減，從而只會(huì)積累最近幾次...
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人人都能懂的機(jī)器學(xué)習(xí)——訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——優(yōu)化算法更快速的優(yōu)化器 訓(xùn)練一個(gè)非常深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)慢得讓人絕望。那么之前的文章已經(jīng)介紹了四種加速訓(xùn)練（并得到更好結(jié)果）的方法：使用合適的初始化方法，...
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人人都能懂的機(jī)器學(xué)習(xí)——訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——遷移學(xué)習(xí)初探2上一篇文章介紹了遷移學(xué)習(xí)的基本概念，這篇文章其實(shí)是遷移學(xué)習(xí)初探的一個(gè)小尾巴。通常我們使用遷移學(xué)習(xí)，會(huì)首先尋找是否有類似的訓(xùn)練好的模型可用，但如果...
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人人都能懂的機(jī)器學(xué)習(xí)——訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——遷移學(xué)習(xí)初探梯度裁剪 之前的文章向大家介紹了解決梯度問(wèn)題的一個(gè)常用方法，批標(biāo)準(zhǔn)化。今天我們來(lái)一個(gè)能夠減輕梯度爆炸問(wèn)題的手段，梯度裁剪。所謂梯度裁剪，是在反向...