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            posted @ 2021-04-18 21:16
一杯明月
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摘要:        
1. 激活函数Rectified Linear Unit(ReLU) - 用于隐层神经元输出Sigmoid - 用于隐层神经元输出Softmax - 用于多分类神经网络输出Linear - 用于回归神经网络输出(或二分类问题) ReLU函数计算如下: Sigmoid函数计算如下: Softmax函数    
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            posted @ 2021-04-18 21:09
一杯明月
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        2021年4月17日
    
 
        
        
摘要:        
类(Type A)HDMI A Type是使用最广泛的HDMI线缆,HDMI A接口共有19pin,宽度为13.9毫米,厚度为4.45毫米。一般平板电视或视频设备,都提供了这种尺寸的接口,Type A有19针,宽度为13.9毫米、厚度为4.45毫米,现在日常生活使用中的影音设备99%都配有这种尺寸的    
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            posted @ 2021-04-17 16:19
一杯明月
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摘要:        
https://cn.ui.vmall.com/thread-20827021-1-1.html    
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            posted @ 2021-04-17 12:12
一杯明月
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摘要:        
图1是音阶练习。 图1 图2应该是爬格子练习。 图2 图3是音阶练习。 图3    
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            posted @ 2021-04-17 12:09
一杯明月
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摘要:        
1,包含关系,全功能typec拓展坞包含usb3.0功能以及dp视频输出和最大100w供电 2,只需要几块钱包邮的无芯片转接头就可以做到,因为typec只转出usb3.0是不需要芯片的    
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            posted @ 2021-04-17 11:04
一杯明月
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        2021年4月16日
    
 
        
        
摘要:        
神经网络又不是通过记住样本来学习,这样又怎么能泛化到测试集上呢?因此一个epoch并不行。 说到底这个问题就是因为神经网络是个非凸优化问题,使得你不能搞很大的学习率,然而从初始化点到能很好权衡正则化项足够小和后验概率足够大的那个平衡点是有很长的一段路要走的(后验概率最大的那个点我指的是理论上神经网络    
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            posted @ 2021-04-16 10:40
一杯明月
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        2021年4月15日
    
 
        
        
摘要:        
https://www.cnblogs.com/AmyHu/p/10654500.html 同一文件夹下的调用 1.调用函数 A.py文件如下:def add(x,y): print('和为:%d'%(x+y)) 在B.py文件中调用A.py的add函数如下: import AA.add(1,2)或    
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            posted @ 2021-04-15 21:16
一杯明月
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            posted @ 2021-04-15 20:08
一杯明月
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摘要:        
金山毒霸默认浏览器设置方法如下:1、在新毒霸首页中点击‘百宝箱2、在我的应用中点击‘浏览器保护’打不开设置默认浏览器的窗口。3、把浏览器锁定和IE主页锁定设置完成4、设置完成后‘一键锁定’,锁定后如下图所示,已经完成。    
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            posted @ 2021-04-15 16:50
一杯明月
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