一往无前！

摘要： itertools是迭代器 combinations方法重点在组合，permutations方法重在排列 s = [1,2,3,'a'] print('列表s的组合') print (list(itertools.combinations(s,2))) print('列表s的排列') print(l 阅读全文

摘要： 首先在主界面设置按钮点击事件，点击按钮后就跳转到计算活动中，此时用到了Bundle用来传递多个参数（与intent对象配合使用，是由一种活动之间传参的方法） btnHight.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override publ 阅读全文

摘要： 这一周进行了一下调整，没有做实际的项目做了一些关于TensorFlow算法的一些实验 在安装学习方面学习了参数的双向传递，利用参数的双向传递实现了，通过父母的身高推测孩子身高的一个简易app 在JavaEE中利用Struts2框架，学习了基于Struts2的CRUD Python中学习Python文 阅读全文

摘要： TensorFlow K近邻算法 实验目的 1.掌握使用TensorFlow进行KNN操作 2.掌握KNN 算法的原理 实验原理 knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别 阅读全文

摘要： TensorFlow逻辑回归 实验目的 1.掌握使用TensorFlow进行逻辑回归 2.掌握逻辑回归的原理 实验原理 逻辑回归是机器学习中很简答的一个例子，这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。 逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络，并且参数连接的权重只是 阅读全文

摘要： 02.TensorFlow 线性回归 实验目的 1.掌握使用TensorFlow进行线性回归 2.掌握TensorFlow的基本运行流程 实验原理 线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。 阅读全文

摘要： 01.TensorFlow基本操作 实验目的 1.了解TensorFlow的运行原理 2.熟悉TensorFlow的基本操作 实验原理 TensorFlow 是一个编程系统，使用图来表示计算任务，图中的节点被称之为 op (operation 的缩写)。一个 op 获得 0 个或多个 Tensor， 阅读全文

摘要： 出错情况： 可以看出是dtypes的文件中出现问题： 问题的位置： _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) _np_qint16 = np.dtype 阅读全文

摘要： 上篇我们介绍了一下架构的切分，以及切分的原则，这样就更加深了我们对架构的认识，然而对于我们这种 学习开发的人来说，总感觉落实到代码的层面比较空，没有具体的要求，只谈设计的话就会感觉比较茫然，所以本次我们就根据书中所说谈一下，如何从架构的角度来说写好代码。当有了好的架构，就应该考虑如何构建了，此时必须 阅读全文

摘要： pip._vendor.requests.packages.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out. Colle 阅读全文