引入和解析训练数据集下载数据集 使用tf.keras.utils.get_file 函数下载训练数据集文件。该函数会返回下载文件的文件路径：train_dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
train_dataset_fp = tf.keras.u
1. 随机梯度下降法SGD：tf.train.GradientDescentOptimizer 收敛速度不如其他优化算法2. Adadelta：tf.train.AdadeltaOptimizer 使用Adadelta我们甚至不需要设置一个默认学习率，在Adadelta不需要使用学习率也可以达 到一个非常好的效果。3. Adagradtf.train.AdagradOptimizer 它是基于SG
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2024-03-03 21:21:46
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tensorflow一、梯度下降法（steepest descent (gradient descent) 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组
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2024-03-20 22:05:29
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1、RMSprop 算法是一种自适应学习率的优化算法，其核心思想是通过统计相似梯度的平均值的方式来自动地调整学习率。一般来讲，我们会在梯度算法中引入一个衰减系数，使每一次衰减都有一定的比例。在TensorFlow 中，一般使用tf.train.RMSPropOptimizer()方法来创建一个优化器。2、Momentum 算法也是神经网络的常用优化算法之一，并且也属于梯度下降的变形算法。Momen
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2024-04-02 20:21:56
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主要应用于：图像识别、聊天对话系统、自然语言处理等。机器学习：监督学习、无监督学习。算法：分类、回归。线性等深度学习：神经网络，卷积神经网络（主要图像），循环神经网络（主要自然语言处理）等TensorFlow 是深度学习框架，其他的比如 caffe 、Pytorch等。Google brain计划的产物。应用于 AlphaGo，Gmail，等1000多个产品。于 2015年11月开源，机构师Jef
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2024-03-12 15:39:56
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1.1 概要TensorFlow既是一个实现机器学习算法的接口，也是执行机器学习算法的框架。除了执行深度学习，还可以实现许多其他算法，比如线性回归、逻辑回归、随机森林等。主要技术特性：编程模型：数据流模型语言：Python、C++、Java部署：一次编写，各处运行计算资源：CPU、GPU、TPU（Tensor Processing Unit，google专门为深度学习计算定制的芯片）实现方式：单机
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2024-07-28 22:47:59
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反向传播算法和梯度下降算法梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，反向传播算法则以一种高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法若用θ表示神经网络的参数，J(θ)表示整个网络的损失函数，那优化过程就是找到一个参数θ使得J(θ)最小。梯度下降法以迭代的方式沿着梯度的反方向(也即是让参数朝着总损失更小的方向)更新参数θ θn+1=θn−α∂J(θn)∂θn其中
α为学习率，定义了每次参数更新的幅度
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2024-08-26 22:20:27
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限流是保护系统稳定性的重要手段，防止系统因突发流量过载而崩溃。常见的限流算法主要包括以下几种，每种算法都有其适用场景和实现方式。1. 计数器算法（Fixed Window Counter）原理：使用一个固定窗口（时间段）内的计数器，记录请求的数量。若计数器超过设定的阈值，则拒绝后续请求。实现：定义一个时间窗口（如1秒）。在窗口内维护一个计数器，接收到请求时计数器+1。若计数器超过阈值，则限流；否则
一、简介 TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统，目前仍处于快速开发迭代中，有大量的新功能新特性在陆续研发中； TensorFlow既是一个实现机器学习算法的接口，同时也是执行机器学习算法的框架。它的前端支持Python、C++、Go、Java等多种开发语言，后端使用C++、CUDA等编写，其实现的算法可以在很多不同的系统上进行移植，虽然
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2024-04-01 06:50:06
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以下是常见的加密算法分类及具体算法介绍：一、对称加密算法AES（Advanced Encryption Standard）：目前应用最广泛的对称加密算法，支持128/192/256位密钥长度，安全性高且效率优秀，被用于文件加密、SSL/TLS通信等场景。DES/3DES：DES是早期对称加密标准，56位密钥长度已不安全；3DES通过三重DES加密提高安全性，但效率较低，逐渐被AES取代。RC4：流
兔子问题（斐波那契数列规律）台阶问题 （兔子问题变种，递归规律）素数问题（判断素数、质数方式）水仙花数问题（数字分解）查找算法（二分查找）排序算法（选择排序，冒泡排序，快速排序） 兔子问题，重点是找到规律。斐波那契数列 1、1、2、3、5、8、13、21、34、55规律为：F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>2，n∈N*）public static vo
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2023-06-15 16:46:20
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文章目录1、梯度下降法变种1.1 批量梯度下降法 batch gradient descent1.2 随机梯度下降法 stochastic gradient descent1.3 小批量梯度下降法 mini-batch gradient descent2 、难点3、常用梯度优化算法3.1 Momentum3.2 Nesterov 加速梯度下降法3.3 Adagard3.4 Adadelta3.5
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2024-03-19 20:03:55
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经典算法的Java实现（1）河内塔问题： 42（2）费式数列 43（3）巴斯卡（Pascal）三角形 44（4）蒙地卡罗法求 PI 45（5）最大公因数、最小公倍数 46（6）阿姆斯壮数 47（7）最大访客数 48（8）洗扑克牌（乱数排列） 49（9）约瑟夫问题（Josephus Problem） 50（10）排列组合 52（11）得分排行 53（12）选择、插入、气泡排序 55（13）快速排序
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2023-07-07 21:44:21
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排序是程序开发中非常常见的操作，对一组任意的数据元素经过排序操作后，就可以把他们变成一组一定规则排序的有序序列。排序算法属于算法中的一种，而且是覆盖范围极小的一种，但彻底掌握排序算法对程序开发是有很大的帮助的。对于一种算法，一般从如下3个方面来衡量算法的优劣。时间复杂度空间复杂度稳定行对于一般的排序，可以使用非常简单的排序来完成，如直接选择，直接插入等，但也有一些非常优秀，但又非常复杂的排序算法,
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2023-06-21 19:33:04
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python排序算法有哪些?python中常见的排序算法有：插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、希尔排序等十种，接下来我们一起来看看详细的内容介绍。 第一种：插入排序 从第二个元素开始和前面的元素进行比较，如果前面的元素比当前元素大，则将前面元素后移，当前元素依次往前，直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面，然后选择第三个元素，重复上述操作，进行插入，依次选择到最后一个元素
原创
2023-12-26 14:34:12
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B+树（B+Tree）：B+树是在B树的基础上进行优化的一种树结构。R树（R-Tree）：R树是一种用于空间数据索引的树结构，用于高效地支
原创
2023-12-15 09:52:11
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tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法（后文简称bfc算法）。bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本。它具有内存分配、释放、碎片管理等基本功能。关于dlmalloc算法，参考下面链接：http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想：将内存分成一系列内存块，每个
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2024-03-06 16:06:59
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除了余弦相似度外，常见的文本相似度算法还有很多，以下为你详细介绍：编辑距离（Levenshtein 距离）原理：编辑距离指的是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作（插入、删除、替换）次数。该数值越小，就表明两个字符串越相似。适用场景：适合校对拼写、判断字符串的近似程度等场景。示例代码：def levenshtein_distance(s1, s2):
m, n = len(s1
JVM运行数据区Java在执行Java程序的过程中会把所管理的内存划分为为若干个不同的数据区域，如下图JDK1.8之前方法区由永久代实现
原创
2022-08-06 01:08:46
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常见的gc算法有哪些？ java garbage collection是一个自动进程，用于管理程序使用的运行时内存。通过自动执行JVM，可以减轻程序中分配和释放内存资源的开销。 垃圾回收机制是由垃圾回收器Garbage Collection来实现的。GC是后台的守护进程，它的特别之处是它是一个低优先
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2019-07-18 22:30:00
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