03 2017 档案
摘要：具体的网址在这里： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.12/tensorflow/models 一个卷积神经网络用于股票分析的例子: https://github.com/keon/deepstock, https://github.c
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摘要：In order to train our model, we need to define what it means for the model to be good. Well, actually, in machine learning we typically define what it
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摘要：本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法，以便更深入的理解。 想要提高CNN的表达或分类能力，最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元，即deeper and wider。但是，复杂的网络也意味着更加容易过拟合。于是就有了Dropout，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。 1-
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摘要：Your ''.join() expression is filtering, removing anything non-ASCII; you could use a conditional expression instead: This handles characters one by on
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摘要：Python的str类有split方法，但是这个split方法只能根据指定的某个字符分隔字符串，如果要同时指定多个字符来分隔字符串，该怎么办呢？ 幸运的是python的re模块中提供的split方法可以用来做这件事情，如下代码示例： 例如：
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摘要：http://cs231n.github.io/ 里面有很多相当好的文章 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convoluti
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摘要：tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name
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摘要：在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, l
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摘要：a = np.arange(2*4*4) b = a.reshape(1,4,4,2) #应该这样按反序来理解：最后一个2是一个只有2个元素的向量，最后的4,2代表4×2的矩阵，最后的4×4×2代表立体张量，第一个1代表只有一个这样的张量（即该张量在第四维度只有一个元素）。 c = a.reshap
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摘要：Let's begin by a short introduction to variable sharing. It is a mechanism in TensorFlow that allows for sharing variables accessed in different parts
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摘要：个人觉得特别有用的： 替换：Ctrl+R 删除当前行 CTRY Y: 复制当前行：Ctrl+D ALT F7: 查找哪些地方使用了选中的方法。 ALT UP: 移到上一个方法 ALT DOWN: 移到下一个方法 CTRL SHIFT UP: 将当前行上移一行CTRL SHIFT UP: 将当前行下移
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摘要：Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量 _xxx 不能用’from module import *’导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格：避免用下划线作为变量名的开始。 因为下划线对解释器有特殊的意义，而且是内建标识符所使用的符号，我们建议程序员避
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摘要：使用语言的好特性，而不是那些糟糕的特性————不知道谁说的 好久不学习python的语法了，上次去面试，和面试官聊到了python中的with-as statement（也称context manager），挺感兴趣的，这两天学习了一番，收获颇丰在此分享。 先说明一个常见问题，文件打开： 1 2 3
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摘要：深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度
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摘要：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html
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摘要：交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0)
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摘要：x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any nu
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摘要：先 pip list 看看包的具体名字是什么，然后 pip uninstall **包名** 打印出有新版本的包： 如果一次升级所有过期的包： 单独升级某个包： 查看包的版本及查找某个包的方法： 卸载某个包： pip 列出某个包的全部可用版本
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摘要：如果出现一下错误： libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory 原因是没有 cuda 环境，cuda的安装： 下载 cuda： https://developer.nvidia.com/cud
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摘要：IPython Notebook使用浏览器作为界面，向后台的IPython服务器发送请求，并显示结果。在浏览器的界面中使用单元(Cell)保存各种信息。Cell有多种类型，经常使用的有表示格式化文本的Markdown单元，和表示代码的Code单元。 每个代码单元都有一个输出区域，在Code单元中输入
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摘要：Installing pystan manually fixed the issue (otherwise it would just hang forever).
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摘要：Facebook 宣布开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具――“Prophet”，即“先知”。取名倒是非常直白。 Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 支持。另外，它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。 在建模阶段，当
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摘要：总有人说阿里云主机带宽小，那只是因为你还停留在单机架构上。 阿里的架构设计，云主机主要用来跑程序的，附件的存储和访问主要靠OSS。 有人又会说了，OSS按存储费+流量双重计费伤不起，只是你不知道OSS有免费额度，另外可以通过CDN来大幅节约流量，甚至可以反代回云主机实现内网免流量。长远来讲能节省一大
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摘要：现在说明一下Meteor的工作目录是这样划分的，但是在说明之前 做个约定，以免后面造成混淆或错误。 我们通过 meteor create API-002-Core创建meteor工程后，那么就会有一个API-002-Core的文件夹。从现在起我把这个文件夹的直接子目录，称之为应用根目录，或者简称为更
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摘要：转： http://www.jianshu.com/p/98388e50ab0a 许多研究表明，用户最满意的网页加载时间是在2秒以下。能够忍受的较长等待时间上限大概在6～8秒之间。如果需要等待12秒，99%以上的用户会关闭网页离开。 所以如果要给用户提供愉快的使用体验，尽量做到 2 秒内打开你的网站
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摘要：目前，有很多类似的工具可以实现服务器之间的数据同步，比如：rsync。具体使用及选择，还请通过其他途径获得更多的介绍资料及指导信息。 您也可以将您的ECS配置成无状态的应用服务器，而数据和文件统一存放在RDS和OSS服务上。 简单来讲就是SLB系统也是一个由多台计算机构成的集群。用户在这个系统中申请
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摘要：http://wiki.jikexueyuan.com/project/discover-meteor/routing.html， 这本书的源码地址： https://github.com/DiscoverMeteor/Microscope http://react-in-meteor.readth
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摘要：总体来说你可以将Node.js开发框架归结为两类： - 精简型框架 - 全栈型框架 下面我们就对这两种框架进行探讨。 精简型框架 精简型框架提供的是最基本的功能和APIs，这类框架本身就是被设计成用来改善Node.js开发过程中的主要方面的。但是，这些框架主要关注的方向都是提供基本的MVC开发框架功
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摘要：jingo: https://github.com/claudioc/jingo nodewiki: https://github.com/nhoss2/nodewiki TiddlyWiki5: https://github.com/Jermolene/TiddlyWiki5 其中， jingo
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摘要：1.2. 统一环境 开发环境 nvm nrm nodejs 0.10.38 node-inspector 部署环境 nvm nrm iojs 2.x pm2 nginx 异步流程控制：Promise是唯一选择，而且从一开始就要强制使用，绝不可忽略，这关系到设计思维的巨大差异，甚至关系到我们是否真正能
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摘要：nodejs开发一般使用webstorm作为ide。 还有个叫Cloud 9的云编辑器。 webstorm注册网址： http://idea.lanyus.com/ http://amirrajan.net/nodejs-by-example/ http://madhatted.com/2013/3
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摘要：1、先运行 2、再在新的窗口运行： 3、再打开Chrome浏览器输入node-inspector提示的地址，就会发现断点已经命中在test.js代码的第一行，至此，我们已经可以单步执行或者全速执行我们的NodeJS代码了。
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摘要：1、node-debug的error： /home/hzh/hzh/soft/softy/node-v6.10.0-linux-x64/lib/node_modules/node-inspector/lib/InjectorClient.js:111 cb(error, NM[0].ref); ^T
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摘要：https://github.com/sindresorhus/awesome-nodejs
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摘要：转：http://blog.jobbole.com/100058/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts Node.js 是什么 传统意义上的 JavaScript 运行在浏览器上，这是因为浏览器内核实际上分为两个部分：渲染引擎和 J
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