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臭咸鱼
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2020年3月30日
VSCode生成HTML代码模板
摘要: 用VSCode写HTML代码时,可以输入感叹号 ,然后按 或`Enter`生成HTML代码的模板,估计SublimeText等编辑器也有这种功能。 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-03-30 18:37 臭咸鱼
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2020年3月27日
linux中nohup运行python程序无后台输出
摘要: 之前,我都是使用下面这条命令在linux上运行python程序,并将程序输出(print)的内容存放至文件。 一般情况下,这条命令是可以将python程序的输出存放至指定文件的。 但我发现,用这条语句运行程序,偶尔会出现没有输出至指定文件(该文件被创建,但长时间不更新内容)的情况。 经过查询,我发现
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posted @ 2020-03-27 10:50 臭咸鱼
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2020年3月26日
PyTorch余弦学习率衰减
摘要: 前言 今天用到了PyTorch里的CosineAnnealingLR,也就是用余弦函数进行学习率的衰减。 下面讲讲定义CosineAnnealingLR这个类的对象时输入的几个参数是什么,代码示例就不放了。 正文 需要进行学习率衰减的优化器变量 Cosine是个周期函数嘛,这里的 就是这个周期的一半
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posted @ 2020-03-26 12:51 臭咸鱼
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2020年3月25日
查看pip缓存路径
摘要: 前言 我们在安装python第三方库时,经常遇到下载速度慢的问题,即使换了源也不行。 好不容易下载到第三方库的文件(比如whl)后,我们可以把这些文件(比如whl)保存下来,然后可以发给同学、队友(团队开发时环境最好一致),还可以方便自己之后的重新安装。 那 安装python第三方库时的缓存路径在哪
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posted @ 2020-03-25 20:56 臭咸鱼
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2020年1月18日
数据库课程资料
摘要: 各章节的复习笔记! 链接: 提取码:ql1g 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 17:04 臭咸鱼
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软件工程课程资料
摘要: 各章节的复习笔记! 链接: 提取码:8csu 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 17:03 臭咸鱼
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服务外包概论课程资料
摘要: 各章节的复习笔记! 链接: 提取码:jaa2 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 17:02 臭咸鱼
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操作系统课程资料
摘要: 各章节的复习笔记! 链接: 提取码:qcjn 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 17:01 臭咸鱼
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编译原理课程资料
摘要: 各章节的复习笔记和课本中文版! 链接: 提取码:5n5g 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 17:00 臭咸鱼
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计算机系统结构课程资料
摘要: "点击这里" ! 一次作业而已。 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 09:39 臭咸鱼
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计算机网络课程资料
摘要: "点击这里" ! 内容包括各章节的笔记和课程实验等资料。 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 09:37 臭咸鱼
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汇编语言课程资料
摘要: "点击这里" ! 内容包括各章节的笔记和课程实验等资料。 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 09:35 臭咸鱼
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计算机组成原理课程资料
摘要: "点击这里" ! 内容包括第一至七章笔记和课程设计等资料。 作者: "@臭咸鱼" 转载请注明出处: 欢迎讨论和交流!
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posted @ 2020-01-18 09:33 臭咸鱼
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2019年11月15日
LOAD DATA INFILE读取CSV中一千万条数据至mysql
摘要: 作业要求 构建一个关系模式和课本中的关系 一样的关系,名称自定,在这个关系中插入1000万条记录。 注:关系 的主键为 。 要求如下: 1. 在尽可能短的时间内完成; 2. 只允许使用原生的SQL,不允许将SQL作为嵌入语言,也不允许使用其他语言如C 、Python等来完成; 3. 提交你的详细解决
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posted @ 2019-11-15 22:12 臭咸鱼
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2019年10月24日
L1与L2正则化
摘要: [toc] 过拟合 机器学习中,如果参数过多、模型过于复杂,容易造成过拟合。 结构风险最小化原理 在经验风险最小化(训练误差最小化)的基础上,尽可能采用简单的模型,以提高模型泛化预测精度。 正则化 为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用正则化,例如L1和L2正则化。 所谓的正则化,就是在原来损失函数
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posted @ 2019-10-24 01:47 臭咸鱼
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