設(shè)備 教育優(yōu)惠購買 mac pro -17款 version 10.13.6 Beats Solo3 Wireless 頭戴式耳機(jī) - 紅色 問題 剛買來的時(shí)候聽音樂左右聲道...
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解決mac藍(lán)牙耳機(jī)左右聲音不平衡 -
mac 禁止Adobe Flash Player 更新提示
之前用公司電腦安裝了Adobe Flash Player，無意中選擇了更新提醒，最近在碼代碼時(shí)經(jīng)常會(huì)突然間彈出更新的界面，很是煩人，由于正在碼代碼，不想分神去理它，就cmd+...
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微信公眾號(hào)：雷達(dá)說
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如何在Pycharm中使用GitHub，一文帶你深入
Pycharm是當(dāng)前進(jìn)行Python開發(fā)，尤其是Django開發(fā)最好的IDE，GitHub是程序員的圣地，幾乎人人都在用，就不詳細(xì)介紹兩者了。 本文假設(shè)你對(duì)Pycharm和G...
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成長書單記錄本人看過并覺得好的書籍，按個(gè)人感覺排名（注意：是我的感覺?。?書名：《人性的弱點(diǎn)》作者：戴爾·卡耐基簡介： 人性人的介紹建議：經(jīng)常閱讀并實(shí)踐 書名：《精進(jìn)》作者：采銅簡介...
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VMware tool安裝簡述：我的Linux系統(tǒng)是安裝在虛擬機(jī)VM之中的，啟動(dòng)VM之后，然后安裝你的Linux系統(tǒng)，安裝 VMWare-Tools..（如下圖） 點(diǎn)擊 里面有一個(gè) 注意：VMware...
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Tensorflow初識(shí)
1. 初識(shí)tensorflow tensorflow中需要明白的幾點(diǎn)：使用tensor表示數(shù)據(jù)使用圖來表示計(jì)算任務(wù)在會(huì)話中執(zhí)行圖 圖 tensorflow中的程序分成了構(gòu)建階...
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深入淺出--梯度下降法及其實(shí)現(xiàn)梯度下降的場(chǎng)景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實(shí)例梯度下降算法的實(shí)現(xiàn)Further reading 本文將從一個(gè)下山的場(chǎng)景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進(jìn)而...
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numpy
1. 什么是numpy numpy是一個(gè)在python中做科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫，重在數(shù)值計(jì)算，也是大部分python科學(xué)計(jì)算庫的基礎(chǔ)庫，多用于大型，多維數(shù)組上執(zhí)行數(shù)值運(yùn)算。 2....
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matplotlib畫常用統(tǒng)計(jì)圖1. 散點(diǎn)圖 假設(shè)通過爬蟲你獲取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高氣溫(分別位于列表a,b),那么此時(shí)如何尋找出氣溫和隨時(shí)間(天)變化的某種規(guī)律?數(shù)據(jù)如下所示：a ...
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matplotlib畫折線圖matplotlib畫折線圖 假設(shè)一天中每隔兩個(gè)小時(shí)(range(2,26,2))的氣溫(℃)分別是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,1...
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理解 LSTM 網(wǎng)絡(luò)作者： Christopher Olah （OpenAI）譯者：朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu（CSAGI / University AI）原文鏈接：https:...
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邏輯回歸公式推導(dǎo)邏輯回歸 邏輯回歸到底是分類還是回歸？它是經(jīng)典的二分類算法 機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇：先邏輯回歸再用復(fù)雜的，能簡單的還是用簡單的。 邏輯回歸的決策邊界：可以是非線性的。 激活函數(shù)：s...
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主成分分析（PCA）1. PCA：principal Component Analysis 用途：降維中最常用的一種手段 目標(biāo)：提取最有價(jià)值的信息（基于方差）方差最大化，使得所有的樣本點(diǎn)盡可能的...
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聚類算法聚類算法 聚類的概念：無監(jiān)督問題：我們手里沒有標(biāo)簽了聚類：相似的東西分到一組，跟分類問題相似。剛開始的數(shù)據(jù)集上沒有顏色的標(biāo)記，也沒有告訴我們綠色的是哪些，紅色的是哪些，藍(lán)色的...
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Multi-Sensor Prognostics using an Unsupervised Health Index based on LSTM Encoder - Decoder
使用基于LSTM編碼-解碼的無監(jiān)督健康指數(shù)多傳感器預(yù)測(cè) Multi-Sensor Prognostics using an Unsupervised Health Index...
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貝葉斯
貝葉斯 1. 貝葉斯簡介 貝葉斯Thomas Bayes,英國數(shù)學(xué)家 貝葉斯方法源于他生前為解決一個(gè)“逆概”問題寫的一篇文章。 貝葉斯要解決的問題：正向概率：假設(shè)袋子里面有N...
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我也看了，3部都看完了
我讀《平凡的世界》
首先說說我和這本書的淵源，臨近畢業(yè)，四月份因?yàn)槟赣H的身體原因，手術(shù)之后，我回家照顧了媽媽一段時(shí)間。只要是在家中，我就覺得輕松自在，遠(yuǎn)離電腦網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)，就像歸隱山林一般。享...
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這世界上只有一種成功，就是能夠用自己喜歡的方式度過自己的一生。
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