每天学习一点点

摘要： 第一步 创建项目（有问题可以看我的第一个博客） C:\Python36\Scripts\django-admin.py startproject *** （我的写法，仅供参考） 第二步 创建文件夹，同时创建几个HTML文件，如下图： 对应的代码： base.html prodect_info.htm 阅读全文

摘要： 博主新手，今天第一次用django，遇到了很多坑和大家分享一下啊，win8.1+python3.6！ 第一步安装django，配置好环境变量 、配置好环境变量、配置好环境变量（注意是配置好，不是配置了，不要问我为什么） 第二步 新建一个项目，问题来了 django-admin.py startpro 阅读全文

摘要： 以下代码是用来爬取LinkedIn网站一些学者的经历的，仅供参考，注意：不要一次性大量爬取会被封号，不要问我为什么知道 阅读全文

摘要： 使用matplotlib画简单的图形： 运行结果： 散点图 矩阵图 饼图 热力图 利用numpy来实现sin函数 阅读全文

摘要： L2正则损失函数(即欧拉损失函数)，L2正则损失函数是预测值与目标函数差值的平方和。L2正则损失函数是非常有用的损失函数，因为它在目标值附近有更好的曲度，并且离目标越近收敛越慢： L1正则损失函数(即绝对值损失函数)。与L2正则损失函数对差值求平方差不同的是，L1正则损失函数对差值求绝对值。L1正则 阅读全文

摘要： 原文地址：智能单元 K-Nearest Neighbor分类器 大家可能注意到了，为什么只用最相似的一张图片的标签来作为测试图像的标签呢？这不是很奇怪吗！是的，使用K-Nearest Neighbor分类器就能做得更好。它的思想很简单：与其只找最相近的那1个图片的标签，我们找最相似的k个图片标签，然 阅读全文

摘要： 原文地址：智能单元 图像分类：所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像按照标签类别，将其打上标签。 下面先介绍一下一个简单的图像如何利用计算机进行分类： 例子：以下图为例，图像分类模型读取该图片，并生成该图片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率。 阅读全文

摘要： Numpy是一个非常强大的库，具有大量线性代数以及大规模科学计算的方法。 阅读全文

摘要： #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf sess=tf.Session() #整流水线单元relu print sess.run(tf.nn.relu([-3.,3,10.])) #抵消relu激励函数的线性增长部分 print sess.run(tf.nn.relu6([-3.,3.,10.])) #segmoid函数：1/(1+exp... 阅读全文

摘要： #-*- coding:utf-8 -*- #Tensorflow的嵌入Layer import numpy as np import tensorflow as tf sess=tf.Session() #创建占位符和数据 my_array=np.array([[1.,3.,5.,7.,9.], [-2.,0.,2.,4.,6.], ... 阅读全文