2020年2月12日
【动手学pytorch】softmax回归
摘要： 一、什么是softmax？ 有一个数组S，其元素为Si ，那么vi 的softmax值，就是该元素的指数与所有元素指数和的比值。具体公式表示为： softmax回归本质上也是一种对数据的估计 二、交叉熵损失函数 在估计损失时，尤其是概率上的损失，交叉熵损失函数更加常用。下面是交叉熵 当我们预测单个物 阅读全文
posted @ 2020-02-12 23:27 没有照片的稻田献一 阅读(818) 评论(0) 推荐(0)
关于梯度的一些知识点
摘要： 梯度与反向传播 1.对于一个二元函数f(x, y)，有 $\nabla f = [\frac{\partial f}{\partial x} , \frac{\partial f}{\partial y}]$ 因此可知，梯度是一个向量而不是一个标量 2.利用链式法则解释何为反向传播： f(x,y,z 阅读全文
posted @ 2020-02-12 15:17 没有照片的稻田献一 阅读(415) 评论(0) 推荐(0)
【动手学pytorch】pytorch的基础操作
摘要： 一、Tensor a) 张量是torch的基础数据类型 b) 张量的核心是坐标的改变不会改变自身性质。 c) 0阶张量为标量（只有数值，没有方向的量），因为它不随坐标的变化发生改变 d) 一阶张量为矢量（即向量），他也不随坐标变化而发生变化 e) 二阶张量为矩阵 f) 生成tensor时的通用参数 阅读全文
posted @ 2020-02-12 10:53 没有照片的稻田献一 阅读(320) 评论(0) 推荐(0)
2020年2月11日
【python】合并表格
摘要： 本代码兼顾了合并sheet与合并表格的功能 import os import pandas as pd def combine_sheet(excel_path, number): #excel_path is str and num is the sequence number of the ex 阅读全文
posted @ 2020-02-11 10:56 没有照片的稻田献一 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
2020年2月10日
【AI数学基础：微积分】凸集与凸函数
摘要： 一、 凸集 余维度： 若 W 是一向量空间 V 的一个线性子空间，则 W 在 V 的 余维数是商空间 V/W 的维数。在有限维空间下，coddim（W）=dim（V/W）=dim（V）-dim（W） 超平面：n维欧式空间中余维度为1的线性子空间 (1) 超平面是指n维线性空间中维度为n-1的子空间。 阅读全文
posted @ 2020-02-10 11:50 没有照片的稻田献一 阅读(953) 评论(0) 推荐(0)
2020年2月8日
【翻译：CRPG_BOOK】引言（正在更新中）
摘要： 当我们提到一本关于电脑RPG游戏的书来自哪里时，我们会想到德国、加拿大、英美、法国、俄罗斯或者波兰这些国家，反正不会去想到巴西。因为当第一台个人电脑和游戏出现在上个世纪70年代时，巴西处于军事独裁统治之下。政府禁止一切电脑进口。我们巴西人不能买到APPLE Ⅱ，C64，IBM这种高级电脑，只能用一些 阅读全文
posted @ 2020-02-08 16:32 没有照片的稻田献一 阅读(198) 评论(1) 推荐(0)
2019年12月16日
Ubuntu 使用scrapy-splash
摘要： 配置docker 1.更新apt索引： $ sudo apt-get update 2.安装包允许apt通过HTTPS使用仓库： sudo dpkg --configure -a sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates cur 阅读全文
posted @ 2019-12-16 09:33 没有照片的稻田献一 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)
2019年12月12日
关于在linux上部署scrapy的爬虫
摘要： 第一次写博客，多多指点 阅读全文
posted @ 2019-12-12 16:49 没有照片的稻田献一 阅读(962) 评论(0) 推荐(0)