摘要：
1， 前趋图就比如，p2的前趋是p1，p4的前趋是p3和p2等 在每次执行之前都需要进行一个p验证确保前趋任务已经完成 执行完之后要进行一个v操作告知下一个任务我已经完成该任务 再结合箭头顺序，确定信号量顺序即可 答案： 2， 定长编码即在确定的时候，用2的n次方与字符数量进行对比 哈夫曼编码： 4 阅读全文
摘要：
单元测试在一个完整的软件开发流程中是必不可少的、非常重要的一个环节。通常写单元测试并不难，但有的时候，有的代码和功能难以测试，导致写起测试来困难重重。所以写出的代码具有可测试性，具有很重要的作用。 通常一个单元测试主要有三个行为： 初始化需要测试的模块或方法。 调用方法。 观察结果（断言） 这三个行 阅读全文
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今天进行了tensorflow的一个基本操作的了解 代码量100行 阅读全文
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首先，我们得知道什么是架构 跟据要解决的问题，对目标系统的边界进行界定，然后根据需要对目标进行切分，并建立沟通的机制使其在仍为一个整体的基础上，并发运行，增加工作效率。 其次也要知道架构的存在意义 1， 每个人的能力有限 2， 每个人的时间有限 3， 人对目标系统有更高的要求 4， 人们对更高质量， 阅读全文
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tensorflow基本组件 使用图 (graph) 来表示计算任务 在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图 使用 tensor 表示数据 通过变量 (Variable) 维护状态 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operat 阅读全文
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完成了老师留的作业 了解重新搭建了as环境，以前的因为我改配置用不了了 阅读全文
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今天把课上老师要求装的64位虚拟机安装了 然后就是熟悉了一下as的一个基本操作 阅读全文
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强化学习： 智慧决策的过程，通过过程模拟和观察来不断学习，提高决策能力 策略：在特定状态下应该怎么采取行动 目的：找到最佳策略，即能够获得最大奖励的策略 数学模型： 策略和目标： 在马尔科夫决策过程中，最终需要求解一个策略，他是行动和状态之间的映射 分为确定性策略和随机性策略 目标：最大化累计奖励的 阅读全文
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深度学习应用领域全面突破：机器翻译 语音识别等 神经元与感知机 多层感知机 多个神经元以全连接层次相连 网络称为前馈神经网络 也称多层感知机 多层感知机能够逼近任何函数 误差函数 梯度计算：后向传播BP： 前向传播计算误差，后向传播计算梯度 机器学习与深度学习之间差别 阅读全文
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维度灾难： 随着维度的增多，问题的复杂性（或计算代价）呈指数型增长的现象 基于距离的机器学习模型 稀疏度与过度拟合 过度拟合：模型对已知数据拟合较好，新的数据拟合较差 高维空间中样本变得极度稀疏，容易造成过度拟合问题 计算复杂度：决策树 随着维数的增加。计算复杂度指数增长 只能求近似解得到局部最优解 阅读全文