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2022年4月16日
居安思危,未雨绸缪,概莫能外
摘要: 为众人抱薪者, 不可使其冻毙于风雪; 为自由开路者, 不可使其困顿于荆棘! 现实是:抱薪者冻毙于风雪,开路者困顿于荆棘! 上海这座城市的信用已经崩塌。 这座城市一直倡导公平,承诺的就要做到。所以大家只囤四五天的粮食,老人只留一周的药。这是上百年来这座城市给人的信任感和安全感。 但是现在显然,有人毁约
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posted @ 2022-04-16 15:21 blcblc
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2022年4月10日
今天看的这本书很不错,一直看完
摘要: 基于2.0 《TensorFlow深度学习》 4/10 看到 p72 4.6 索引与切片 4/11 看到 p94 第5章 Tensorflow进阶 4/12 看到 p106 5.6 高级操作 4/13 看到 p122 第6章 神经网络 4/14 看到 p127 6.3 神经网络 4/15 看到 p1
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posted @ 2022-04-10 17:10 blcblc
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常用拉丁字母和数学符号的基本读法
摘要: 参考这篇文章: https://mp.weixin.qq.com/s/Y6a5ZB9QzZ1uxtgmE4rwZw
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posted @ 2022-04-10 15:10 blcblc
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2022年4月6日
为什么用交叉熵作为损失函数,这篇文章写得不错
摘要: 参考这篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197 前言 在处理分类问题的神经网络模型中,很多都使用交叉熵 (cross entropy) 做损失函数。这篇文章详细地介绍了交叉熵的由来、为什么使用交叉熵,以及它解决了什么问题,最后介绍了交叉熵损失函数的应用场景
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posted @ 2022-04-06 00:12 blcblc
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2022年4月5日
风起于青萍之末,浪成于微澜之间
摘要: “风起于青萍之末,浪成于微澜之间。”发展大势与社会大局,总能在细微处展现其无远弗届的影响力。广大干部特别是领导干部,任何时候都要保持清醒头脑、敏捷思维,善于用“望远镜”登高远望、用“显微镜”见微知著、用“放大镜”评估后果,形成看问题的高度、深度和广度,成为懂得看和看得懂“桅杆顶”的人,练就草摇叶响知
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posted @ 2022-04-05 15:38 blcblc
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2022年4月4日
装饰器与闭包,讲得不错
摘要: 参考: https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/113720717 一、基本概念和作用1. 装饰器装饰器(decorate)必须是可调用对象(Callable),其参数是一个函数,称为“被装饰函数”,其输出也是一个函数(或者可调用对象
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posted @ 2022-04-04 22:51 blcblc
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python里面的迭代器和生成器,讲得比较清楚
摘要: 参考这篇文章: https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/109149584? 一、迭代器、for循环、iter()方法包含__iter__方法和__next__方法的对象就是迭代器对象,其中__iter__方法必须返回一个迭代器(自定
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posted @ 2022-04-04 22:16 blcblc
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softmax的求导过程,讲得很清楚
摘要: 参考这篇文章: https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/83120425 【深度学习】:超详细的Softmax求导
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posted @ 2022-04-04 21:42 blcblc
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做一个自律的人,好好学习
该文被密码保护。
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posted @ 2022-04-04 16:08 blcblc
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2022年3月30日
SIFT和HOG特征提取
摘要: 在深度学习之前,传统的SIFT,HOG等算法均由按组统计特征的特性,它们一般将同一个种类的特征归为一组,然后在进行组归一化。 SIFT特征提取 https://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 HOG特征提取 https://www.
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posted @ 2022-03-30 20:00 blcblc
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