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摘要: 使用vmWare创建的Ubantu虚拟主机,默认的主机名均为Ubantu,通过修改主机名的使得分布式集群操作变得方便。具体步骤如下: 1、查看虚拟机的主机名:打开终端,使用 hostname 命令,回车得到当前主机名,也就是 @ 符号后的; 也可以进入根目录后,使用 hostname 命令,回车得到 阅读全文
posted @ 2018-11-08 18:08 我们都是大好青年 阅读(759) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.如何暂停一个正在运行的进程,把其放在后台(不运行)? 为了停止正在运行的进程,让其再后台运行,我们可以使用组合键Ctrl+Z。 2.什么是安装Linux所需的最小分区数量,以及如何查看系统启动信息? 单独一个/root分区足以执行所有的系统任务,但是强烈建议安装Linux时,需要至少三个分区:/ 阅读全文
posted @ 2018-10-19 21:43 我们都是大好青年 阅读(2740) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/h4565445654/article/details/70477979 阅读全文
posted @ 2018-10-19 11:35 我们都是大好青年 阅读(517) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢。例 阅读全文
posted @ 2018-10-14 21:48 我们都是大好青年 阅读(581) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)卷积:对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野(权值共享)。一次卷积运算提取的特征往往是局部的,难以提取出比较全局的特征,因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算,这也就是多层卷积。 (2)池化:降维的方法,按照卷积计算得出 阅读全文
posted @ 2018-10-13 20:47 我们都是大好青年 阅读(936) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为什么要引入激活函数? 如果不用激活函数(其实相当于激励函数是f(x)=x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机了。 正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深 阅读全文
posted @ 2018-10-13 14:53 我们都是大好青年 阅读(2977) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: python语言特性(数据结构、语法结构) 1、range和xrange python2中,range和xrange有什么区别? 答:两者都用于for循环 range一开始就生成完整的list;xrange返回一个xrange object,且这个对象是iterable,要想返回list,需要类型转 阅读全文
posted @ 2018-10-09 11:32 我们都是大好青年 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、python简介 python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循GPL协议。Python语法简介清晰,特色之一是强制用空白符作为语句缩进 python执行 python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的 阅读全文
posted @ 2018-10-09 09:09 我们都是大好青年 阅读(14082) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 根本区别:进程是操作系统资源分配的基本单位,而线程是任务调度和执行的基本单位 在开销方面:每个进程都有独立的代码和数据空间,程序之间的切换会有较大的开销;线程可以看作轻量级的进程,同一类线程共享代码和数据空间,每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器(PC),线程之间切换的开销小。 所处环境:在操作 阅读全文
posted @ 2018-10-08 22:12 我们都是大好青年 阅读(3983) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、什么是卷积:图像中不同数据窗口的数据和卷积核(一个滤波矩阵)做内积的操作叫做卷积,该计算过程又称为滤波(filter),本质是提取图像不同频段的特征。 2、什么是卷积核:也称为滤波器filter,带着一组固定权重的神经元,通常是n*m二维的矩阵,n和m也是神经元的感受野。n*m矩阵中存的是对感受 阅读全文
posted @ 2018-10-08 21:41 我们都是大好青年 阅读(3271) 评论(2) 推荐(0) 编辑
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