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2021年6月24日
改善github网络连接
摘要: 很早之前就注册了Github,但对其使用一直懵懵懂懂,很不熟练。直到昨天做完百度前端技术学院的task,想把代码托管到Github上的时候发现自己对于Git的操作是如此之愚钝,所以今天决定把Git好好学习一遍,好让自己以后能更好地使用Github,主要还是通过Git教程 - 廖雪峰的官方网站来学习。
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posted @ 2021-06-24 09:35 yangqqq
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2021年4月8日
代码层实现六种质量属性战术
摘要: 代码层实现六种质量属性战术 杨青 (石家庄铁道大学,河北省石家庄市,050000) 摘要:软件质量属性,即可用性,可修改性,性能,安全性,可测试性,易用性,在我们平时工作中,常用到这六种质量属性战术,本篇文章阐述如何在代码层实现六种质量属性战术,为什么这样设计,解决什么样的问题,实现六种属性战术的实
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posted @ 2021-04-08 21:04 yangqqq
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2021年3月7日
读漫谈架构有感
摘要: 软件架构师如何工作? 随着软件行业的快速发展,软件工程的规模越来越大,复杂程度越来越高,软件设计的核心己经超越了传统的“算法+数据结构=程序”的设计模式,取而代之的是对系统的总体结构的设计和规范。软件架构师在软件开发过程中充当着越来越重要的角色,在整个软件的生命周期中的重要性日益突出。 那么什么是软
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posted @ 2021-03-07 21:11 yangqqq
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2021年3月6日
“淘宝网”的六个质量属性的六个常见属性
摘要: 可用性: 概念:可用性是指系统正常运行时间的比例,是通过两次故障之间的时间长度或在系统崩溃情况下能够恢复正常运行的速度来衡量的。 用式子表示为:a = 平均正常工作时间 / (平均正常工作时间+平均修复时间) 实用场景: 双十一期间支付界面会出现卡顿,加载漫长等现象 系统出现用户对所购买物品的评价数
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posted @ 2021-03-06 19:20 yangqqq
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2021年1月21日
寒假学习进度16:tensorflow2.0 波士顿房价预测
摘要: #CRIM城镇人均犯罪率#ZN占地面积超过2 5万平方英尺的住宅用地比例#INDUS城镇非零售业务地区的比例#CHAS查尔斯河虚拟变量(= 1如果土地在河边;否则是0)#NOX-氧化氮浓度(每1000万份)#RM平均每居民房数#AGE在40年之前建成的所有者占用单位的比例#DIS与2入发土顿就业中心
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posted @ 2021-01-21 11:19 yangqqq
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2021年1月20日
寒假学习进度15:tensorflow2.0 优化器
摘要: w:待优化参数 loss:损失函数 lr:学习率 batch中含有z^n组数据,t表示当前batch迭代的总次数。 更新参数分四步完成:
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posted @ 2021-01-20 01:10 yangqqq
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2021年1月19日
寒假学习进度14:对mnist数据集实现逻辑回归
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/weixin_38859557/article/details/80795476#-*- coding:utf-8 _*- """ @author:bluesli @file: logistic_regression.py @time: 2018/0
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posted @ 2021-01-19 09:18 yangqqq
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2021年1月17日
寒假学习进度13:tensorflow2.0 mnist简介
摘要: MNIST是一个手写体数字的图片数据集,该数据集来由美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology (NIST))发起整理,一共统计了来自250个不同的人手写数字图片,其中50%是高中生,50%来自人口普查局的工作人员。该数据集
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posted @ 2021-01-17 08:18 yangqqq
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2021年1月16日
寒假学习进度12: 线性回归tensorflow2.0实现
摘要: 参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_45665788/article/details/104919669 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf # 载入随机
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posted @ 2021-01-16 13:09 yangqqq
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2021年1月15日
寒假学习进度11:tensorflow2.0 缓解过拟合
摘要: 欠拟合:对现有数据学习不够彻底 过拟合:模型对当前数据拟合的太好,而对从未见过的新数据无法做出正确判断,模型缺乏泛化力。 缓解欠拟合:增加输入特征项,增加网络参数,减少正则化参数 缓解欠拟合:数据清洗,增大训练集,采用正则化,增大正则化参数 # 导入所需模块 import tensorflow as
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posted @ 2021-01-15 11:20 yangqqq
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