摘要:'''问题是一个数组比如[3,-2,6,8],求他的一个子串,st这个子串的sum最大''' '''经典动态规划问题,也就是一直保持更新,核心就是这个更新函数的写法''' '''思路就是:先上来把3作为最好的sum,然后对他进行更新,更新的原则是,如果当前sum大于0,那么他对于 后面的加项的提升还
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摘要:'''快速排序''' '''我最新理解是,给数组头和尾两个指针, 然后分别向中间跑,如果发现逆序就交换,一直交换到指针相碰就停止就写好了fenge函数''' #关键就是这个分割函数的写法 def fenge(a): left=0 right=len(a)-1 tmp=a[0]#tmp就是分割的点的值
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摘要:1.进入anaconda navigate 里面创建一个新的environment 2.cmd里面conda info -e 3.activate 环境名 然后python的包就已经换到新环境了
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摘要:1.点添加一个resporitory 2.添加的时候一定要选上下面的添加readme这个选项 3.点进去点code就能create file了.贴上代码就行.主要是第二步必须选对
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摘要:http://blog.csdn.net/Angelasan/article/details/44917283 发现我的使用时候有点跟他不同. 我是 也就是第五步从1.py进行修改:1.在setupUi里面最后一行写的是Dialog.show() 2.最后贴上 就可以了. 原因就是qtdesingn
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摘要:#先写pca的变换和逆变换的到的pca白化. #coding=utf-8 from numpy import * '''通过方差的百分比来计算将数据降到多少维是比较合适的, 函数传入的参数是特征值和百分比percentage,返回需要降到的维度数num''' def eigValPct(eigVals,percentage): sortArray=sort(eigVals) #使用nu...
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摘要:#coding=utf-8 from numpy import * '''通过方差的百分比来计算将数据降到多少维是比较合适的, 函数传入的参数是特征值和百分比percentage,返回需要降到的维度数num''' def eigValPct(eigVals,percentage): sortArray=sort(eigVals) #使用numpy中的sort()对特征值按照从小到大排序...
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摘要:好处: 1.归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低; 2.另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降),那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布,这样将会大大降低网络的训练速度,
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摘要:1.Variable里面的creator没有,网上博客上面说有,奇怪??
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摘要:http://python.jobbole.com/86787/ 这里面还没写全.比如 泡完之后会发现结果: enter Center Baseleave Baseleave C 说的意思就是supre这个函数的第一个变量可以不是他所在的类. 这里c的init函数里面的super直接super A了
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摘要:不要打开快速编辑模式,他只能复制粘贴cmd里面的内容 其实用标记即可. 右键选择标记,然后框选内容后右键就复制了 然后再右键粘贴就行了.
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摘要:从图中看出来perm=[1,0,2] 表示第一个维度和第二个维度进行交换. 默认的是[0,1,2] 所以perm=[1,0,2] 表示第一个维度和第二个维度进行交换.0,1,2表示index.
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摘要:应该做一个软件,直接把视频里面的英语,转换成字幕,然后翻译 软件一开,你看英语视频时候自动翻译成双语字幕,写到txt里面
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摘要:from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen import re import random import os import urllib.request #把base_url随便改成别的贴吧的吧的首页都行 base_url = "https...
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摘要:对于神经网络就是给他一个网络各个层之见的传导函数, 之所以这里面用卷积来替代普通的放射函数, 就是因为卷积算的快,hadmard 乘机比矩阵乘法的速度快一个次方,可能都不止. 对于高清晰度的图片算矩阵乘法简直就是计算量爆炸,用hadmard来算速度可以接受,效果还好,因为 大脑眼睛学家指出图片之所以
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摘要:1.真正的定义: 注意这里面是+号不是减号. 2.对于rgb图像的处理 http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 这个动态图真心赞. 总结一下: 首先我们只讨论w0,bo这个filter也就是过滤器,输入是3个矩阵,所以过滤器也是3个矩阵
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摘要:from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupfrom urllib.request import urlopenimport reimport randomimport osimport urllib.request#
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摘要:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html 插入链接的方法,先把地址切过来然后选择文字右键就能变成链接.
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摘要:from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen import re import random import os import urllib.request #把base_url随便改成别的贴吧的吧的首页都行,为了版权我还是不写上贴吧的具体地址...
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摘要:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html
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摘要:所以说前2种监督方法里面,除了输出单元意外每一层都有一个bias神经元 ●BP网络具有很强的非线性映射能力,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近(根据Kolrnogorov定理) 第二节、神经网络实现 1.数据归一化 ●这两个算法很好:第一个在值域是[0,1]的时候用.也就是跟最小的
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摘要:https://jingyan.baidu.com/article/8275fc8671cf3a46a03cf6bd.html 亲测非常好使,有一个选项叫做高分辨率时候自动缩放,取消这个傻逼按钮即可
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摘要:用Greenfish Icon Editor Pro打开.cur文件,修改完保存即可. 下载这个软件就行.photoshop改起来很麻烦,还是这个方便. 为什么要改,不知道为什么修改屏幕亮度时候不影响鼠标图标.所以鼠标一直很亮.用这个软件直接修改exposure就行了.
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摘要:1.数学家证明了,双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题。 下面写一下如何计算这些数目。第一层:因为是平面问题所以分类器是对一个点进行分类他有2个参数,所以这里我们写x,y 因为是放射函数,所以还需要一个bias,所以第一层有3个参数x,y,bias。所以知道了,任何层都需要一个bias参数。 下
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摘要:下载讯飞输入法,设置成默认输入法,然后微信里面出现个喇叭就能用了。
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摘要:1.用idle来跑出不来6 2.用cmd. 命令:python 6.py 就能跑出来6.原因未知
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摘要:我今天弄了一下午修改这个代码,最后还是弄好了.原因是正则表达式的筛选不够准确,有时候是会带http:baidu这些东西的.所以需要一个正则表达式的断言,然后还有一点是如果his里面只有一个元素就不要再pop了.最后我把代码放上去.为了突出问题我选的开始网址很特殊他没有子链接.from urllib.
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摘要:0.http://www.wmzhe.com/soft-39913.html 去这里下载最新版的adb.旧版本很多不好使.一定最新的. 1.用豌豆荚装好驱动 2.开启usb调试.具体方法可以百度到 3.http://blog.csdn.net/join_12/article/details/4597
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