發(fā)簡信
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2019-06-17 pytorch nn.ParameterList在寫meta learning程序時(shí)，發(fā)現(xiàn)了有ParameterList的用法，但是網(wǎng)上并沒有很多的參考資料，所以刨了官方文檔，對(duì)Paramet...
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2019-05-15 Anaconda 報(bào)錯(cuò)解決方案
1）使用管理員運(yùn)行：conda prompt 2）執(zhí)行命令 conda update anaconda-navigator 3）還是不行就試試命...
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2019-05-07 def __init__(self, *args, **kwargs) python class init問題
python在編寫類的時(shí)候經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)這樣的寫法： def__init__(self,*args,**kwargs): doSth() 這種寫法代...
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2019-05-02 Python Jupyter Notebook遇到問題ModuleNotFoundError: No module named 'autoreload '解決方案
autoreload是Ipython的一個(gè)自動(dòng)加載模塊，前幾天我用Python3在jupyterNotebook上面運(yùn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程中的一段...
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2019-04-30《deep learning》深度學(xué)習(xí)“花書”閱讀整理-Chapter4 數(shù)值計(jì)算（4.1、4.2數(shù)值計(jì)算可能產(chǎn)生的問題）
1、機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)值計(jì)算 概念解釋：通常是指通過迭代過程更新解的估計(jì)值來解決數(shù)學(xué)問題的算法（而非通過解析過程推導(dǎo)出公式來提供正確解的辦法） ...
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2019-04-28《deep learning》深度學(xué)習(xí)“花書”閱讀整理-Chapter3 概率與信息論（上）深度學(xué)習(xí)“花書”中的概率論部分梳理以及要點(diǎn)記錄。 首先是概念的梳理，見下圖： 上圖都是最基礎(chǔ)的本科概率論課程內(nèi)容，公式不再贅述。 下面把其中需要...
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2019-04-24 《deep learning》深度學(xué)習(xí)“花書”閱讀整理-Chapter2 線性代數(shù)
一、概念梳理 1.1數(shù)學(xué)概念 標(biāo)量：一個(gè)單獨(dú)的數(shù) 向量：一列數(shù) 矩陣：二維數(shù)組 張量：超過兩維的數(shù)組 1.2 矩陣操作及性質(zhì) ...
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2019-04-25線性代數(shù)-矩陣運(yùn)算之特征分解
數(shù)學(xué)對(duì)象的分解：為了找到他們的一些（通用的）屬性來更好地理解對(duì)象。 進(jìn)一步-->分解質(zhì)因數(shù)：為了發(fā)現(xiàn)整數(shù)的一些內(nèi)在性質(zhì)； 更進(jìn)一步-->矩陣分解...
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2019-04-25線性代數(shù)-矩陣運(yùn)算之逆矩陣的意義
意義解讀1： 矩陣的本質(zhì)是運(yùn)動(dòng)的描述。（對(duì)矩陣的一種新穎獨(dú)到的解釋，其中有提到矩陣逆的物理解釋） 向量刻畫對(duì)象，矩陣刻畫對(duì)象運(yùn)動(dòng)。 相似矩陣...