使用TensorFlow实现简单的线性回归 构造前提数据1.首先随机生成一个训练集并且自己设定一个我们最终要靠近的那条完美的线（在实际训练中是没有的，现在人为设定）：# create data
# 随机生成一个1*100的向量，并且其中每一个随机值的范围都在[0,1)
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
# 这是自己随意设定的一
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2024-07-28 16:49:32
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# Python 初始化向量
在Python编程语言中，向量是一种常用的数据结构。向量可以看作是一维数组，它包含一组有序的元素。在使用向量之前，我们需要对其进行初始化。本文将介绍如何在Python中初始化向量，并提供相关的代码示例。
## 什么是向量？
向量是数学中的一个重要概念，它是一种有序的元素集合。在计算机科学领域，向量经常用于表示和处理数据。在Python中，我们可以使用列表（Lis
原创
2024-02-14 11:15:47
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Numpy库是Python的一种开源的数值计算扩展。这个库是 Python 数据分析的基础。Numpy的核心基础是ndarray（N-dimensional array，N维数组），即由数据类型相同的元素组成的N维数组。可利用Numpy包提供的数组定义函数array()将数据转化为数组的形式。数组的计算比python自带的list更高效。python list 列表保存的是对象的指针
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2023-11-26 16:50:04
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初始化零向量是处理Python中的向量或数组时的一个非常基本的操作。无论是在机器学习、数据分析还是图像处理等领域，零向量都起着至关重要的作用。在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中解决初始化零向量的问题，内容结构将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备Python环境，并确保已安装必要的依赖项。这里我使用Python
第二部分 密钥加密In the Part 1 we learnt the basics of Cryptography and related .NET Framework classes. In this article we are going to see how to work with Secret K
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2024-08-13 09:55:54
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1. 向量的简介 向量 vector 是一种对象实体, 能够容纳许多其他类型相同的元素, 因此又被称为容器。 与string相同, vector 同属于STL(Standard Template Library, 标准模板库)中的一种自定义的数据类型, 可以广义上认为是数组的增强版。 在使用它时, 需要包含头文件 vector, #include vector 容器与数组相比其优点在
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2024-03-05 06:44:57
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## Python随机初始化矩阵的步骤
在Python中，我们可以使用NumPy库来实现随机初始化矩阵。NumPy是一个功能强大的数值计算库，提供了对多维数组的支持，以及各种数学函数和操作。
下面是实现随机初始化矩阵的步骤：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 导入NumPy库
2 | 设置随机数种子
3 | 定义矩阵的形状
4 | 使用NumPy的random模块生成随机矩阵
接
原创
2023-08-18 16:41:47
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# 如何在Python中初始化全零向量
在数据科学和机器学习的领域，全零向量是一种常见的数据结构，它可以用来表示初始状态或作为数组中的默认值。对于新手开发者而言，如何在Python中创建一个全零向量可能不是很直观。在这篇文章中，我会带你详细了解如何实现这一目标。
## 流程概述
为了更清晰地展示我们实现全零向量的流程，下面的表格概述了具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 06:16:04
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# Python 3*3向量初始化
## 简介
向量是数学中的一个重要概念，它由一组有序的数构成。在计算机科学中，向量广泛应用于向量图形、机器学习、数据分析等领域。Python作为一门广泛应用于科学计算和数据处理的编程语言，提供了丰富的库和函数来处理向量。
本文将介绍如何使用Python初始化一个3*3的向量，并提供代码示例。我们将使用NumPy库，它是Python中常用的科学计算库之一。
原创
2023-08-21 06:08:10
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器。它是一种二类分类模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。 1）线性可分支持向量机（也称硬间隔支持向量机）：当训练数据线性可分是，通过硬间隔最大化，学得一个线性可分支持向量机 2）线性支持向量机（也称为软间隔支持向量机）：当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大
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2023-10-07 15:00:17
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http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术在深度学习安全领域，深度学习、练习中，你经常发现在训练大数据集的时候，深度学习算法才
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2024-08-30 16:04:52
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C++中rand()函数可以用来产生随机数，但是是属于伪随机数。rand()函数用法： 在使用rand()函数的时候，首先需要包含头文件#include<stdlib.h>，用法是int rand(void)，产生的随机数范围是0~65536，类型为unsigned int，不能超过范围。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。 随机数生成器总是以相同的种子开始，所以
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2024-09-20 21:50:10
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一：参数初始化类别参数初始化分为：固定值初始化、预训练初始化和随机初始化。固定初始化：是指将模型参数初始化为一个固定的常数，这意味着所有单元具有相同的初始化状态，所有的神经元都具有相同的输出和更新梯度，并进行完全相同的更新，这种初始化方法使得神经元间不存在非对称性，从而使得模型效果大打折扣。预训练初始化：是神经网络初始化的有效方式，比较早期的方法是使用 greedy layerwise auto-
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2020-12-17 14:34:00
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最近准备开始做一个比较复杂的项目——写一个自己的AR库，准备工作已经做了有几周了，AR的大概流程已经梳理了几遍。下面先简单说明一下AR是什么：AR是Augmented Reality的缩写，中文翻译为现实增强(扩增实境)。它是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。最早在1990年提出。目的写这个博客最主要的原因就是因为网
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。Python版本：Python 3.6.2Numpy版本：Numpy 1.13.11. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆)(提示: import … as …)import numpy as np2. 打印输出numpy的版本和配置信息 (★☆☆)(提示
目录1：随机数模块1.1：random.random(size)方法演示运行效果1.2：random.randint(start,end,size)方法演示运行效果1.3：random.randn(size)方法演示运行效果1.4：random.normal(loc,scale,size)方法演示运行效果1.5：random.seed(1)方法演示运行效果1.6：random.shuffle(a
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2024-02-04 06:54:26
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作为辅助驾驶系统的基础保障，AEB是最早进入新车评价体系的主动安全功能之一，也是最早量产上车的主动安全功能之一。从2006到2021年，C-NCAP先后经历了5次升级。作为中国新车评价规程（China-New Car Assessment Program，简称C-NCAP），是一套通过碰撞测试考察汽车产品碰撞安全性能的评价体系，评价标准高于国家强制性标准。 从2018版C-NCAP开始，
一、前言 1、在神经网络中，我们通常需要随机初始化模型的参数。我们可以这样理解 2、假设在一个多层感知机中，输出层只有一个元素（简化处理）。如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相同的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输入计算出相同的值，并传递至输出层。在反向传递中，每个隐藏单元的参数梯度值相 ...
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2021-07-29 17:26:00
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文章目录使用pytorch进行深度学习1. 深度学习构建模块：仿射变换, 非线性函数以及目标函数1.1 仿射变换1.2 非线性函数1.3 Softmax和概率1.4 目标函数2. 优化和训练3. 使用PyTorch创建网络组件3.1 示例: 基于逻辑回归与词袋模式的文本分类器 使用pytorch进行深度学习1. 深度学习构建模块：仿射变换, 非线性函数以及目标函数深度学习表现为使用更巧妙的方法将
//头文件
#include<vector>
using std::vector;
vector<T> v1;
vector<T> v2(v1);
vector<T> v3(n,i);
vector<T> v4(n);
//创建确定个数的vector对象
vector<int> ivec4(10,-1);
vector<
