11 2018 档案
摘要：一、首先，认识下文件 文本文件和二进制文件的差异和区别 进行个总结： 计算机内的文件广义上来说，只有二进制文件 狭义上来讲分为两大类：二进制文件和文本文件。 先说数据的产生（即写操作） 文本文件的所有数据都是固定长度的，每条数据（也就是每个字符）都是1个字节。文本文件的“编/解码器”会将每条数据转换
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摘要：问题暂记： 之后看 https://blog.csdn.net/qq_23142123/article/details/80526931 https://www.zhihu.com/question/49346370 原因分析： https://blog.csdn.net/qq_25737169/a
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摘要：使用TensorFlow训练神经网络的时候，出现以下报错信息： Traceback (most recent call last): File "gan.py", line 147, in var_list=G_PARAMS File "C:\Python35\lib\site-packages\t
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摘要：1.多维数组降为一维： a = np.arange(24) np.ravel(a)或者a.ravel a.flatten 2.数据类型转换 a = a.astype(np.float32) //tf是tf.cast(a, tf.float32) 3.多个一维数组连接成一个一维数组 要注意是第一个参数
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摘要：始终记不住np中axis是对应到哪个，还没系统地去学习下 先暂记两个常用的结果 1.[:,np.newaxis] 与 [np.newaxis, :] 注：这是ndarray才有的分片方法(np重写了[]操作符吧大概)，list不能这么干 2.argmax()
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摘要：https://stackoverflow.com/a/49134587 求argmax、加newaxis、转变data类型时尽量用tf自带的函数： tf.argmax、[tf.newaxis, :]、tf.cast(data, datatype=tf.float32) 保持输出为tensor，不然
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摘要：1.list“+” 运算 <list += > diff. <ndarray +=> list1 += list2是追加，而不是加法运算 ndarray1 += ndarray2是加法运算，要求维度相同 2.关于list的引用（具体来说是元素为引用的list；ndarray也是如此） python居
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摘要：习惯了java的Matrix = [][]不知道python怎么创二维数组。 先看 python中的二维数组操作 对最后提出的二维数组创建方式存在疑问 Matrix = [([0] * 3) for i in range(4)] 为什么可以用[0]*3？不会浅拷贝吗？ 看了其他博客的二维数组创建方式
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摘要：先看python中内置的list不能作为字典的key. 可将list或者ndarray转化为tuple再做索引。 list不能进行hash： 两个ndarray转为tuple后进行hash，所得的hash值是相同的 更新…
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摘要：特征工程中的「归一化」有什么作用？ - 微调的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer/370658612 什么时候用归一化？什么时候用标准化？ 1.如果对输出范围有要求，用归一化； 2.如果输入数据中不存在极端的最大值最小值，或者
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摘要：原文链接 ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31953880 选自TowardsDataScience 作者：Vitaly Bushaev 机器之心编译 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，除了神经网络的基础概念外，这篇文章还描述了梯度下降（G
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