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2020年3月8日
stl_string
摘要: string [TOC] 使用string 必须包含头文件 并添加命名空间std using namespace std; 1 string对象的创建和获取输入方式 out
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posted @ 2020-03-08 13:18 Arrkwin
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2020年3月7日
神经网络
摘要: [TOC] 1 全连接层的实现 1.1手动创建的方式 out 1.2 自动创建的方式:高层接口 layers.Dense(units, activation),只需要指定输出节点数 Units 和激活函数类型即可 利用网络层类对象进行前向计算时,只需要调用类的__call__方法即可,即写成 fc(
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posted @ 2020-03-07 16:31 Arrkwin
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2020年3月4日
tensorflow基础
摘要: [TOC] 1 基本数据类型 数值型,字符串性,布尔类型 1.1 数值型 标量:一般的 实数,shape为[],维度为0 向量: n 个实数的有序集合 ,shape为[n],维度为1 矩阵: n 行 m 列实数的有序集合,shape为[n,m],维度为2 张量:维度 2的数组 一般的:标量,向量,矩
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posted @ 2020-03-04 21:37 Arrkwin
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2020年3月1日
分类问题
摘要: [TOC] 1 导入模型库 2 数据集 2.1加载数据 load_data()函数返回两个元组(tuple)对象,第一个是训练集,第二个是测试集,每个 tuple的第一个元素是多个训练图片数据x_train, 第二个元素是训练图片对应的类别数字y_train,第三个元素是多个测试图片数据x_val,
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posted @ 2020-03-01 15:03 Arrkwin
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2020年2月20日
线性回归
摘要: [TOC] 1 数据生成 为了能够很好地模拟真实样本的观测误差, 我们给模型添加误差自变量𝜖, 它采样自均值为 0,方差为 0.01 的高斯分布: 𝑦 = 1.477 𝑥 + .089 + 𝜖, 𝜖 ∼ 𝒩( 0, 0.01) 2 计算误差 循环计算在每个点(𝑥(𝑖), 𝑦(𝑖)
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posted @ 2020-02-20 13:09 Arrkwin
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人工智能发展的关键技术
摘要: [TOC] 人工智能,机器学习,神经网络,深度学习的相互关系 机器学习 强化学习 也称为增强学习,通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类算法。与有监督、无监督学习不同,强化学习问题并没有明确的“正确的”动作监督信号,算法需要与环境进行交互,获取环境反馈的滞后的奖励信号,因此并不能通过计算动作与
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posted @ 2020-02-20 12:56 Arrkwin
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2020年1月10日
Linux内核TCP调试总结
摘要: 总结:当我看到下面这篇文章的时候,太震撼了,写的太好了,和之前的调试内核几乎一样,而且更加详细。 https://wenku.baidu.com/view/da22d886cf84b9d529ea7a02.html
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posted @ 2020-01-10 17:02 Arrkwin
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2019年12月26日
深入理解TCP三次握手及其源代码分析
摘要: 深入理解TCP三次握手及其源代码分析 环境: linux-5.0.1内核 ,32位系统的MenuOS 我本以为的tcp三次握手的流程和状态转换: 5.0.1内核实际的三次握手示意图: 红圆圈是状态,圆角矩形是socket函数j接口 enum { TCP_ESTABLISHED = 1, TCP_SY
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posted @ 2019-12-26 14:39 Arrkwin
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2019年12月17日
Socket与系统调用深度分析(基于5.0.1/32,其实系统调用并不是int80,而是VDSO,另一种快速的系统调用方式
摘要: Socket与系统调用深度分析 em ,理论是INT80 entry_INT8_32,但实际调试最后才发现并不是的,所以我的过程中有很多的疑问,到最后我才发现。因此本博文实验过程可能有些奇怪,但如果你想知道5.0.1的系统调用方式到底是什么,请你继续观看 系统linux 5.0.1 32位 为加快大
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posted @ 2019-12-17 10:40 Arrkwin
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2019年12月6日
构建调试Linux内核(32位)网络代码的环境MenuOS系统
摘要: 构建调试Linux内核(32位)网络代码的环境MenuOS系统 最后的目录: 说明:qemu qemu system i386 qemu system x86_64 qemu system i386是32位的QEMU的命令 qemu system x86_64是64位的QEMU的命令 qemu 是软
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posted @ 2019-12-06 22:42 Arrkwin
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