Magic_chao不负青春

摘要： 1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接受一个参数 axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向 ex: >> np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 >> np.max([-2, -1, 0, 阅读全文

摘要： ''' urllib.request.urltrieve(url,filename=None,reporthook=None,data=None) url:远程服务器地址（即需要获取数据的地址） filename:将远程获取的数据存放入的文件名'''import urllib.request def callback(blocknum, blocksize, totalsize): ... 阅读全文

摘要： 原型： 阅读全文

摘要： import tensorflow as tf import numpy as np 阅读全文

摘要： 1.为什么需要归一化？维基百科给出的解释：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。 1）加快梯度下降求解速度 斯坦福机器学习视频做了很好的解释：https://class.coursera.org/ml-003/lecture/21 如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特 阅读全文

摘要： 首先，我们要清楚softmax函数一般是用来做多分类的。维基百科上给出如下定义： 直观理解就是元素的指数值 比上 所有元素指数值和！ 附上李宏毅教授PPT上的图更容易理解： 阅读全文

摘要： 参考https://blog.csdn.net/honghu110/article/details/55211228 阅读全文

摘要： 1.初始化权重矩阵为0 对于每个隐含层节点，输出的结果都是一样的。另外，进行梯度下降时，由于偏导一样，因此不断迭代，不断一样，不断迭代，不断一样..多层神经网络表现的跟线性模型一样，不可取！ 2.随机初始化权重矩阵 （1）标准正态分布 np.random.rand(size_l,size_l-1) 阅读全文

摘要： colors = ['black', 'white'] sizes = ['S', 'M', 'L'] tshirts = [(color, size) for color in colors for size in sizes] tshirtss = (('%s %s') % (color, size) for color in color... 阅读全文

摘要： #拼接路径时用到 （Window下返回 generated_captcha_images\* ） path = os.path.json("generated_captcha_images","*”) #抓取路径下的文件,返回所有匹配的文件路径列表 glob.glob(path) #返回captcha_image_file最后的文件名，若以\或//结尾，则返回空，如E:\csv.py... 阅读全文