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2019年12月24日
matlab 保存大于2GB数据
摘要: 一般的笔记本,在mat数据大于2GB的时候,通常不能直接保存,报错如下: Save operation failed. this variable cannot be saved to a MAT-file whose version is older than 7.3,because it is
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posted @ 2019-12-24 21:33 zhshining
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2019年12月4日
Tensorflow_gpu + anconda3_3.4.2 +keras2.1.1 + CUDA8.0+CUDNN5.1
摘要: 电脑配置tf_gpu 和Keras 电脑配置如下: 操作系统:Win10 professional 64位 CUDA版本:cuda_8.0.61_win10 CUDNN版本:cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 Anaconda版本:3_3.4.2 anaconda封装pytho
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posted @ 2019-12-04 22:34 zhshining
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2019年12月3日
keras模型可视化问题记录(pydot-ng、graphviz)-windows10
摘要: keras模型可视化问题记录(pydot-ng、graphviz)-windows10 全文转自 博主“疯狂的路飞”,链接:https://www.cnblogs.com/madhevin/p/10481930.html 目录 1. keras模型可视化函数 2. 问题解决 1. keras模型可视
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posted @ 2019-12-03 09:54 zhshining
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2019年10月23日
逻辑回归的 LogisticRegressionCV函数
摘要: 参考:https://www.cnblogs.com/jfdwd/p/11046747.html 正则化选择参数 :penalty ——> ;l1 / l2 默认是L2的正则化; 出现过拟合,考虑使用 L1; 如果特征较多希望略去不重要特征,就有L1。 参数优化方式 :solver ——> 当pen
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posted @ 2019-10-23 15:16 zhshining
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2019年10月16日
Google Proxy SwitchyOmega安装
摘要: 安装google后安装Proxy SwitchyOmega 参考:https://blog.csdn.net/qq_15698613/article/details/100071992 下载安装包:SwitchyOmega_Chromium.crx。 下载地址:https://github.com/
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posted @ 2019-10-16 10:54 zhshining
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2019年9月25日
Windows defender 添加例外项——文件夹、软件等
摘要: win10在更新的过程中,会删除之前安装软件的可疑病毒文件,导致一些软件不能使用 解决方法可以通过设置例外项进行消除 具体操作步骤为: 1.右键开始,打开“设置” 2.更新和安全 3.打开“Windows 安全 ” 4.打开“Windows Defender 安全中心” 5.打开左下角的“设置”,找
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posted @ 2019-09-25 15:10 zhshining
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2019年9月23日
matlab坐标轴的一些属性
摘要: 参照官网介绍: Axes 属性 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/matlab.graphics.axis.axes-properties.html
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posted @ 2019-09-23 20:31 zhshining
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matlab PLSR拟合
摘要: Y=kx+b;形式的线性拟合(基于最小二乘法) 方法一: x=data1; y=data2; %datat1和data2是一行多列的矩阵 p=polyfit(x,y,1); x1=linspace(min(x),max(x)); y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*',x1,y
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posted @ 2019-09-23 19:17 zhshining
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2019年6月5日
使用tensorflow api生成one-hot标签数据
摘要: 转自:http://www.terrylmay.com/2017/06/generate-one-hot-data/ 使用tensorflow api生成one-hot标签数据 在刚开始学习tensorflow的时候, 会有一个最简单的手写字符识别的程序供新手开始学习, 在tensorflow.ex
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posted @ 2019-06-05 22:27 zhshining
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keras model.compile 的使用
摘要: 语法结构:model.compile(loss='目标函数', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) 1.目标函数,也叫损失函数,是网络中的性能函数,它是一个模型必备的两个参数之一。 目标函数由mse、mae、mape、msle、squared_hin
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posted @ 2019-06-05 11:28 zhshining
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