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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 参考链接:www.baidu.com(百度百科) 高等数学公式速查表 阅读全文
posted @ 2018-11-04 16:19
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 参考链接:暂无(表右下角的好像就是) 正则速查表 阅读全文
posted @ 2018-11-04 16:18
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 参考链接: "https://blog.csdn.net/yaya_1q2w/article/details/79468098" Xpath速查表 参考这个博客: "https://blog.csdn.net/yaya_1q2w/article/d 阅读全文
posted @ 2018-11-04 16:16
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 参考链接: "https://www.cnblogs.com/xueweihan/p/4981704.html" pip工具速查表 阅读全文
posted @ 2018-11-04 15:46
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 参考链接: "https://www.jb51.net/shouce/jquery1.82/html5.html" Html速查表 阅读全文
posted @ 2018-11-04 15:43
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 参考链接: "http://code.ciaoca.com/style/css cheat sheet/" CSS速查表 阅读全文
posted @ 2018-11-04 15:39
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 损失函数的迭取取决于输入标签数据的类型 :如果输入的是实数,无界的值,损失函数使用平方差;如果输入的标签是位矢量(分类标志)使用交叉熵会更合适 均值平方差(Mean Squared Error, MSE)也称均方误差 神经网络中 :表达预测值与真实 阅读全文
posted @ 2018-11-04 15:14
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 计算出损失值后,这个损失值越小越好,梯度下降的算法就用在这里,帮助寻找最小的那个损失值,从而反推出 w 和 b 达到优化模型的效果 常用的梯度下降法可以分为: 1. 批量梯度下降:遍历全部数据集算一次损失,计算量大,计算速度慢,不支持在线学习 2. 阅读全文
posted @ 2018-11-04 14:30
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"github博客传送门" "csdn博客传送门" 本章所需知识: 0. "没有基础的请观看深度学习系列视频" 1. tensorflow 2. Python基础 资料下载链接: "深度学习基础网络模型(mnist手写体识别数据集)" MNIST数据集手写体识别(CNN实现) 最后附上训练截图: 阅读全文
posted @ 2018-11-04 12:18
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