摘要： Chapter7. 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)主要用于图像识别，语音识别等场合 之前的神经网络是全连接的，即相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接 卷积神经网络新增了卷积层和池化层，而没有使用全连接 我们来看一下对比 全连接网络(FNN) 卷积神经网络(CNN) 7.1 卷积层 7. 阅读全文

摘要： Chapter5 误差反向传播 5.1 计算图 通过一些问题来了解这个方法 问题1 太郎在超市买了2个100日元一个的苹果，消费税是10%，请计算支付金额 图解如下 也可以这样表示 问题2 太郎在超市买了2个苹果，3个橘子。其中，苹果每个100日元，橘子每个150日元，消费税10%，请计算支付金额 阅读全文

摘要： Chapter4. 神经网络的学习 学习是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程, 学习的目的是尽可能减小损失函数的值 4.1 从数据中学习 比如，对于数字图像识别来说，一种方案是，先从图像中提取特征量，再利用机器学习技术学习这些特征量的模式。特征量是指可以从输入数据(输入图像)中准确地提取本质数 阅读全文

摘要： Pandas 基本用法快速入门 文章基于Labex-Pandas 实验整理 Pandas创建DataFrame 从字典创建DataFrame import pandas as pd student_data = { 'Name' : ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Sco 阅读全文

摘要： Numpy随机数据生成 基本随机数生成 1. 均匀分布随机数 import numpy as np # 生成[0,1)之间的随机数 print(np.random.random()) # 单个随机数: 0.374 print(np.random.random(5)) # 一维数组: [0.95 0. 阅读全文

摘要： 01背包方案计数 求装到一定容量的方案总数 有\(N\)个物品，每个物品有重量 \(w_i\)和价值\(v_i\) 背包容量为 \(W\) 背包：每个物品要么选 1 次，要么不选。 问法：求恰好\(W\)的情况下，有多少种选物品的方案？ #include <bits/stdc++.h> #defin 阅读全文

摘要： Chapter 3. 神经网络 3.1 从感知机到神经网络 神经网络分为三层：输入层, 中间层(也称隐藏层), 输出层 ) 实例中的网络一共有三层，但是只有两层有权重，所以也成为两层网络, 但是有的书也看层数将其成为三层网络 接下来观察一个感知机 当然这里偏置b没有表现出来，也可以把偏置b当成一个信 阅读全文

摘要： 量子芯片交易问题（tarjan缩点 + 拓扑排序/BFS） 题目描述 D 国有 n 个研究基地和 m 条运输通道，每条通道连接这 n 个研究基地中的两个。任意两个基地之间至多只有一条直接通道。这 m 条通道中有的为单向运输，有的为双向运输，在统计条数时双向运输也计为 1 条。 D 国地广人稀，各基地 阅读全文

摘要： 2025-08-27-LeetCode 每日一题 -3459.最长 V 形对角线段的长度 给你一个大小为 n x m 的二维整数矩阵 grid，其中每个元素的值为 0、1 或 2。 V 形对角线段 定义如下： 线段从 1 开始。 后续元素按照以下无限序列的模式排列：2, 0, 2, 0, ...。 阅读全文

摘要： Pandas数据清洗 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], "date":pd.date_range('20130102', periods=6) 阅读全文