摘要: [原文链接】(https://zhuanlan.zhihu.com/p/48293468) 1. 易混淆操作 本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 1.2 lambda 函数的参数 1.3 copy 和 deepcopy 复制和变量别名结合在一起时 阅读全文
posted @ 2020-05-08 21:21 pengweii 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 有三种思路: 1. 将列表构造为集合,再判断长度 2. 用一个元素与所有元素比较 3. 比较列表第一个元素的个数和列表长度 False 1.0153181552886963 False 5.827450275421143 False 0.10375499725341797 阅读全文
posted @ 2020-05-08 19:53 pengweii 阅读(426) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 导数 $$ \displaystyle \frac{\mathrm{d}(x)}{\mathrm{d}x}=\lim_{h\to0}\frac{f(x+h) f(x)}{h} $$ h无限小,但是在python中不能设置得太小,否则会产生舍入误差。 np.float32最多到1e 45 由于h不可能 阅读全文
posted @ 2020-05-07 11:09 pengweii 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matplotlib 基本图像 plt.text(35.5, 2.55, '你好', {'fontsize': 13}) 3D图像 plotly 基本图像 3D图像 阅读全文
posted @ 2020-05-06 11:27 pengweii 阅读(195) 评论(0) 推荐(0)
摘要: :smile :smile: :exclamation: :warning: :zap: :bulb: :balloon: :point_right: 阅读全文
posted @ 2020-04-20 14:10 pengweii 阅读(381) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 梯度 什么是梯度? 导数:标量。各个反向都有,反映函数在给定方向的变化率。 偏导数:标量。是一种特殊的导数。沿自变量反向,反映函数在各自变量方向的变化率。 梯度:向量。由各个偏导数组成的向量。梯度的反向反映函数增长的方向 下面的箭头表示梯度: 梯度下降 图源:https://ruder.io/opt 阅读全文
posted @ 2020-04-19 21:29 pengweii 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 安装Gym踩的坑 "Gym官网" "Gym官方文档" gym可以pip安装和源码安装,pip安装的是一些常用的游戏环境,并不是全部的。这里选择源码安装。 执行 可安装完整的gym库。 windows下安装的时候可能会出现的问题: error: command 'swig.exe' failed: n 阅读全文
posted @ 2020-04-19 15:35 pengweii 阅读(449) 评论(0) 推荐(0)
摘要: "PyTorch官网" "PyTorch官方教程" "PyTorch官方文档" "PyTorch中文文档/教程" "动手学深度学习PyTorch版" 引言 做了一个小测试,发现在cpu上pytorch比tensorflow快很多。另外还发现,conda命令安装的tensorflow比pip安装的要快 阅读全文
posted @ 2020-04-17 21:13 pengweii 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Logistic Regression with a Neural Network mindset Welcome to your first (required) programming assignment! You will build a logistic regression classi 阅读全文
posted @ 2020-04-06 22:14 pengweii 阅读(302) 评论(0) 推荐(0)
摘要: "原链接" 1 Building basic functions with numpy 1.1 sigmoid function $sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{ x}}$ is sometimes also known as the logistic function. I 阅读全文
posted @ 2020-04-06 21:45 pengweii 阅读(283) 评论(0) 推荐(0)