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2018年7月22日

摘要: 1. 首先在word 中打下一段话 如: 啦啦啦啦啦啦啦啦 然后加入你需要的上标 如 [2] 2. 选中你需要的上标,然后右击 3. 点击字体选项 出现下图: 4. 在效果中选择 上标,打上勾,然后点击确定 5. 我们需要的上标效果已出现 搞定。。。。。。 阅读全文
posted @ 2018-07-22 00:15 Angry_Panda 阅读(533) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月20日

摘要: 最近在看机器学习方面的东西,经常遇到需要把某个类型的照片中 RGB 内容读取出来, 在python中照片显示用matplotlib就可以做到,但是导入不同格式的照片,保持出不同格式的照片numpy, scipy, matplotlib 往往不是很能搞的定,于是就有了先手动转换照片格式,然后再用sci 阅读全文
posted @ 2018-07-20 23:13 Angry_Panda 阅读(40243) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年7月13日

摘要: 原文地址: https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064 交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进AN 阅读全文
posted @ 2018-07-13 00:06 Angry_Panda 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月12日

摘要: 本文代码实验地址: https://github.com/guojun007/logistic_regression_learning_rate cousera 上的作业是 编写一个 logistic regression 分类器,为了看看学习率对优化结果的影响,我又私下做了对比实验, 2000次迭 阅读全文
posted @ 2018-07-12 15:25 Angry_Panda 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月10日

摘要: timg.jpg 文件: 绘制结果图,如下: 上面的代码发现有些问题,这个代码显示的照片并没有修改格式,其功能代价于下面代码: 修改图片长宽的代码如下: 这回绘制的图片是 800*800的了。 阅读全文
posted @ 2018-07-10 21:35 Angry_Panda 阅读(3784) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上图是课上的编程作业运行10000次迭代后,输出每一百次迭代 训练准确度和测试准确度的走势图,可以看到在600代左右测试准确度为最大的,74%左右, 然后掉到70%左右,再掉到68%左右,然后升到70%,然后是68%, 然后稳定在70% , 这个设置的 学习率为 0.005 。 这个是学习率设置为0 阅读全文
posted @ 2018-07-10 21:09 Angry_Panda 阅读(556) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月8日

摘要: 首先,需要知道 tensorflow 1.5版本以上包括 1.5版本 的GPU类型都是需要安装 cuda9.0的, tensorflow-gpu 1.4版本是可以使用cuda 8.0。 由于本人安装的是cuda8.0, 所以安装的tensorflow-gpu版本为 1.4 。 然而比较搞笑的是ten 阅读全文
posted @ 2018-07-08 11:23 Angry_Panda 阅读(317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装源码编译所需的各种依赖库:(Ubuntu16.04环境下) sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev libgdbm-de 阅读全文
posted @ 2018-07-08 10:20 Angry_Panda 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先,下载cuDnn,地址如下: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 本人下载,Linux版本: 解压: 移动或者拷贝:(移动不需要设置移动后文件的链接和权限, 拷贝则需要进行设置) 移动 sudo mv include/cudnn.h /o 阅读全文
posted @ 2018-07-08 08:53 Angry_Panda 阅读(314) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月6日

摘要: Python3.7 源码下载: https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 解压源码: tar -zxvf Python-3.7.0.tgz -C ~ 安装源码编译所需的各种依赖库:(Ubuntu16.04环境下) sudo apt-ge 阅读全文
posted @ 2018-07-06 16:58 Angry_Panda 阅读(14366) 评论(2) 推荐(0) 编辑
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