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算法22-----托普利茨矩阵leetcode766

摘要： 1、题目如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素，那么这个矩阵是托普利茨矩阵。给定一个 M x N 的矩阵，当且仅当它是托普利茨矩阵时返回 True。示例 1: 示例 2: 说明: 2、思路：按每行遍历：【其实不用分的，自己又犯蠢了】直接判断上一行【0：-1】和下一行【1：阅读全文

posted @ 2018-08-11 21:15 吱吱了了阅读(277) 评论(0) 推荐(0)

算法21----重塑矩阵 LeetCode566

摘要： 1、题目在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。如果具有给定参阅读全文

posted @ 2018-08-11 17:51 吱吱了了阅读(304) 评论(0) 推荐(0)

Python笔记25-----------创建二维列表【浅copy】和转置

摘要：一、创建二维列表 1、二维列表创建第二维的时候，如果采用*2这种方式，这是一种浅复制的方式，同时引用到同一个list，如上图的C。这种形式，不方便修改C[ i ][ j ]的数据，如果改C[ 0 ][ 2 ]，则C [ 1 ][ 2 ]也会改变。 2、如果想要给特定位置的元素赋值，采用列表生成器。阅读全文

posted @ 2018-08-11 16:42 吱吱了了阅读(1068) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（7）-----队列与多线程

摘要：一、创建一个队列： FIFOQueue：先进先出 RandomShuffleQueue：会将队列中的元素打乱，每次出列操作得到的是从当前队列所有元素中随机选择的一个。二、操作一个队列的函数： enqueue、enqueue_many、dequeue 三、多线程协同： tf.Coordinator 阅读全文

posted @ 2018-08-08 11:38 吱吱了了阅读(354) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（6）----神经网络经典损失函数

摘要： 1、分类问题（交叉熵）：（1）模型：（2）代码1：其中，tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内，若小于1e-10则赋值为1e-10，若大于1.0则赋值为1，这样避免出现log0这种错误或大于1的概率。 reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平阅读全文

posted @ 2018-08-07 17:38 吱吱了了阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（5）----神经网络训练步骤

摘要：一、TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1、步骤： 1、定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。 2、定义损失函数以及选择反向传播优化的算法。 3、生成会话（session）并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法。 2、代码：来源：https://blog.csdn.net/l 阅读全文

posted @ 2018-08-07 16:32 吱吱了了阅读(345) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow学习笔记----模型的保存和读取（4）

摘要：一、模型的保存：tf.train.Saver类中的save TensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型，即tf.train.Saver类。以下代码为保存TensorFlow计算图的方法：二、模型的读取：tf.train.Saver类中的restore 注意：需要重新定义的变量大小阅读全文

posted @ 2018-08-03 19:00 吱吱了了阅读(462) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow学习笔记----基础（3）

摘要：目录：一、TensorFlow的系统架构二、TensorFlow的设计理念三、TensorFlow的运行流程四、TensorFlow的编程模型：边、节点、图、设备、变量、变量初始化、内核五、常用的API：图、操作、张量、变量作用域【variable_scope】、占位符placeholde 阅读全文

posted @ 2018-08-03 10:56 吱吱了了阅读(417) 评论(0) 推荐(0)

Python数据分析8-----网页文本处理

摘要： 1、去除网页的标签，如<br/> 2、将标点符号等去掉，用正则表达式。去除特殊符号： 3、将文本中的单词小写化，并将data用空格分开 4、去掉停用词 5、将所有的词连接成一个句子 6、把空格前缀去除 7、删除短词，删除句子中词语长度小于3的词，如haa，hi等无意义的词 8、分词 9、提取词干阅读全文

posted @ 2018-07-17 21:19 吱吱了了阅读(542) 评论(0) 推荐(0)

Python数据分析3------数据预处理（2）----字符串处理

摘要：阅读全文

posted @ 2018-07-13 13:12 吱吱了了阅读(613) 评论(0) 推荐(0)