發(fā)簡信
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動態(tài)語言與靜態(tài)語言對比
1 賦值的區(qū)別： 動態(tài)語言：在給變量賦值時不用定義變量類型 靜態(tài)語言：在給變量賦值時需要用定義變量類型 2 動態(tài)語言可以在類定義完之后，...
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最簡單完整地理解SVM第一步：得到優(yōu)化目標(biāo)。 x是向量，樣本屬性的個數(shù)就是他的維數(shù)。如下圖，畫好正負(fù)樣本，分割超平面與兩個支撐超平面。假設(shè)wx+b=0是分割超平面（w...
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烏班圖安裝
https://www.lw84.com/p/B3wrLMDzqQ.html
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用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做微信跳一跳
http://blog.jobbole.com/113493/
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風(fēng)格轉(zhuǎn)換：A網(wǎng)絡(luò)是生成網(wǎng)絡(luò)，B網(wǎng)絡(luò)是用來計算損失函數(shù)的（B網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)成的用的別人的網(wǎng)絡(luò)，vgg，就是用來提取特征，計算損失的。用vgg_net能很好提取到它...
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flapybrid項目總結(jié)：
（1）Q_learning:reward表，左邊一列是狀態(tài)，右邊是動作對應(yīng)的獎勵。Q表格，一個狀態(tài)轉(zhuǎn)向另一個狀態(tài)獲得的價值，初始化是為零。計算Q...
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梯度消失問題：最近碰到這樣一個問題：為什么ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)不會有梯度消失問題，明明當(dāng)x<=0時函數(shù)的梯度為0，當(dāng)他往回傳的時候與前面梯度相乘，不就全...
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svm學(xué)習(xí)小筆記
（1）python中1和l，有時容易弄混 （2）svm中根據(jù)kkt條件來選擇α，通過目標(biāo)函數(shù)（其他α固定好后就是一個一元二次方程）來優(yōu)化。 （3...
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支持向量機(jī)隨筆(1)為什么是1/||W||: 這個得先看約束函數(shù)，yi(wT*xi+b)>=1,按比例規(guī)定最小函數(shù)距離等于1，其他所有的都大于它，這就是約束。...