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2019年8月26日

摘要： for (int i=1 ;i<N; i++) { 循环体； } if（）{ 循环体； } 循环体内遇到break跳出最近的这个循环体。 1 2 3 for (int i=1 ;i<N; i++) { 4 5 if( ) 6 7 cotinue; // for循环内一旦遇到continue，则直接跳阅读全文

posted @ 2019-08-26 14:48 Parallax 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

C++容器vector及迭代器对象iterator

摘要： 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <algorithm> 4 5 using namespace std; 6 int main() 7 { vector<double> Vecdouble = {99.3,46.1,26.1, 阅读全文

posted @ 2019-08-26 14:42 Parallax 阅读(371) 评论(0) 推荐(0)

c++字符类型一些知识点

摘要： char类型：8位，一个字节。 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 实际上第一位为符号位，不算的，第一位为0表示是正数，为1表示是负数。因此范围是2**7 而 unsigned char类型为未标记类型， 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 第一阅读全文

posted @ 2019-08-26 09:28 Parallax 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)

2019年6月8日

CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM大矩阵乘法

摘要： img2col：将特征图image（3D）根据卷积核的尺寸按原图对应位置展开成行col（2D）。当卷积步长小于核边长时，img2col会造成特征图像素的重叠复制增加内存，但是依然是更有效率的。核矩阵：将每个卷积核展成一列，即核矩阵的高为k*k*（为每个卷积核的通道数），宽为特征图矩阵：imag 阅读全文

posted @ 2019-06-08 13:05 Parallax 阅读(4921) 评论(2) 推荐(0)

2019年6月1日

Mysql安装启动

摘要： https://www.cnblogs.com/rysinal/p/7565259.html启动mysql服务：net start mysql（没有结尾标点！）启动mysql控制台：mysql -u root -... 阅读全文

posted @ 2019-06-01 12:43 Parallax 阅读(79) 评论(0) 推荐(0)

2019年5月28日

交叉熵损失函数的优点

摘要：利用一些饱和激活函数的如sigmoid激活时，假如利用均方误差损失，那么损失函数向最后一层的权重传递梯度时，梯度公式为可见梯度与最后一层的激活函数的导数成正比，因此，如果起始输出值比较大，也即激活函数的导数比较小，那么整个梯度幅度更新幅度都比较小，收敛时间很长。若一开始输出值比较小那么更新速度比较阅读全文

posted @ 2019-05-28 19:20 Parallax 阅读(1286) 评论(0) 推荐(0)

MobileNet

摘要：要看MobileNet先看Xception。Xception是inception V3的改进，具体是引入了深度可分卷积结构将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3*3的卷积，那么depthwise separable convolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature 阅读全文

posted @ 2019-05-28 16:33 Parallax 阅读(390) 评论(0) 推荐(0)

2019年5月27日

Linux常用命令（一）

摘要： 1. ls — List ls会列举出当前工作目录的内容（文件或文件夹）。 ls命令演示 2.mkdir — Make Directory mkdir 用于新建一个新目录执行mkdir命令 ![创建相应的文件夹](http://upload-images.jianshu.io/upload_ima 阅读全文

posted @ 2019-05-27 03:21 Parallax 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)

Python sklearn模型参数调优

摘要：参数调优往往是数据挖掘和分析中至关重要的一步，一组好的参数能够使模型的预测或者分类更加的准确，使得模型能够完美的刻画数据的规律，在python中的sklearn中主要有两种参数调优的方法，分别为网格搜索法和随机搜索方法，下面分别介绍两种算法的核心思想： 1、网格搜索法-GridSearchCV 网格阅读全文

posted @ 2019-05-27 02:43 Parallax 阅读(1267) 评论(0) 推荐(0)

2019年5月17日

DBSCAN密度聚类

摘要：转自https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Mea 阅读全文

posted @ 2019-05-17 02:47 Parallax 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)

初极狭，才通人；复行数十步，豁然开朗。

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