發(fā)簡(jiǎn)信
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Swift經(jīng)典算法回顧
1、比較類排序算法 1.1 冒泡排序： 核心思想：依次比較相鄰元素，然后按條件進(jìn)行元素交換。直到所有元素排好為止 代碼實(shí)現(xiàn)： 1.2 選擇排序 ...
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我的第一個(gè)servlet 程序一、環(huán)境準(zhǔn)備 1、安裝好JDK2、開發(fā)工具Idea的安裝3、tomcat 的安裝：使用brew install tomcat 命令行進(jìn)行安裝，啟...
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第一個(gè)安卓應(yīng)用開發(fā)記錄一、項(xiàng)目框架的搭建 1、在git上新建一個(gè)coolweather的倉(cāng)庫(kù)2、新建一個(gè)Coolweather項(xiàng)目，添加到git版本管理3、在java...
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參模型的參數(shù)：就是模型可以根據(jù)數(shù)據(jù)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)出的變量，應(yīng)該就是參數(shù)。比如，深度學(xué)習(xí)的權(quán)重，偏差等超參數(shù)：就是用來確定模型的一些參數(shù)，超參數(shù)不同，...
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Mac使用pytesseract識(shí)別百度指數(shù)圖片，并訓(xùn)練提高其準(zhǔn)確率參考文章1 1、安裝tesseract ocr引擎和jTessBoxEditor a、使用HomeBrew進(jìn)行安裝 由于我們需要進(jìn)行訓(xùn)練提高識(shí)別...
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iOS 逆向?qū)嵺`記錄（非越獄）參考地址https://github.com/Urinx/iOSAppHookhttps://github.com/TKkk-iOSer/TKT...
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使用gensim訓(xùn)練維基百科中文語料wordvec模型由于最近在研究旅游評(píng)論的極性情感分析，想利用深度學(xué)習(xí)的方式來訓(xùn)練一個(gè)情感分類模型，苦于沒有高質(zhì)量的語料庫(kù)，訓(xùn)練的模型準(zhǔn)確率不高。于是決定自己基于...
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機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯回歸(Logistic Regression)1、邏輯回歸模型 y = sigmod（w*x + b）,然后再用激活函數(shù) sigmoid = 1/1+e-z機(jī)器算法的目的是使得模型的與真實(shí)值...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)1、房屋預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)--簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解：第一部分為輸入層：即房屋的的一些特征，比如size大小，bedrooms廳數(shù)，zi...