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月是故乡明95
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2017年12月4日
写文章 使用conda管理python环境
摘要: 使用conda管理python环境 使用conda管理python环境 使用conda管理python环境
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posted @ 2017-12-04 01:28 月是故乡明95
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2017年12月3日
conda 虚拟环境
摘要: 一、jupyter notbook (1)需要安装: (2)首先激活对应的conda环境 (3)将环境写入notebook的kernel中 (4)然后打开notebook (5)浏览器更改kernel 二、pycharm (1) Setting > Project > Project interpr
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posted @ 2017-12-03 21:06 月是故乡明95
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2017年9月20日
Java设计模式
摘要: Ite
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posted @ 2017-09-20 14:07 月是故乡明95
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2017年7月19日
转:数据标准化/归一化normalization
摘要: 转自:数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]。 基础知识参考: [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论:向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的
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posted @ 2017-07-19 21:07 月是故乡明95
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2017年7月17日
转:理解矩阵
摘要: http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/6373467.html
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posted @ 2017-07-17 00:04 月是故乡明95
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2017年7月16日
转:为何梯度反方向是函数值下降最快的方向
摘要: 转自:为何梯度反方向是函数值下降最快的方向 刚接触梯度下降这个概念的时候,是在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚。所以我整理出自己的理解,从方向导数这个角度把这个结论证明出来,让我们知
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posted @ 2017-07-16 23:12 月是故乡明95
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转:从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块
摘要: 地址:https://www.leiphone.com/news/201703/JNPkCt08zJd9znzZ.html
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posted @ 2017-07-16 17:34 月是故乡明95
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2017年5月18日
solr教程 solr5.5
摘要: http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/5764680.html#autoid-2-1-0
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posted @ 2017-05-18 14:54 月是故乡明95
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2017年5月15日
5步消除递归
摘要: http://www.cnblogs.com/happyframework/p/3485960.html
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posted @ 2017-05-15 10:14 月是故乡明95
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2017年5月8日
图:centrality
摘要: 【定义】Centrality:图中每个节点v的相对重要度c(v),重要度是什么可根据具体应用定义。 【估计方法】 Degree centrality Betweenness centrality Closeness centrality Eigenvector centrality PageRank
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posted @ 2017-05-08 15:09 月是故乡明95
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