以逻辑回归拟合二维数据为例1.准备数据2.搭建模型2.1正向搭建模型2.2 反向搭建模型3.迭代训练模型3.1训练模型3.2 模型可视化4.使用模型 1.准备数据主体公式y=2x，生成-1到1之间的100个数为自变量x添加随机噪声，即x乘2，加入一个[-1,1]之间的随机数*0.3. 线性回归代码："""1.准备数据"""
import tensorflow as tf
import numpy
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2024-03-28 11:36:27
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文章目录一、配置清华镜像源1.主要镜像源地址2.第三方包镜像源地址3.查看当前镜像源配置二、配置pip默认国内镜像地址三、安装Tensorflow2.8_GPU依赖环境四、验证GPU环境是否安装成功五、Tensorflow2.8_GPU环境配置完成六、通过nvidia官网下载驱动安装GPU环境0.1.2.3.4.5. 一、配置清华镜像源1.主要镜像源地址# 更改conda默认下载地址，使用清华镜
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2024-02-22 13:07:27
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在当今深度学习领域，TensorFlow作为一个重要的框架，成为了许多开发者和数据科学家解决实际问题的工具。尤其是在招聘中，面试者常常会面对与TensorFlow架构相关的问题。因此，在这篇文章中，我们将深入探讨如何在TensorFlow架构面试中展现自己的能力，从而提高通过面试的几率。
## 背景描述
### 面试中的常见问题概览
在TensorFlow架构面试中，面试官通常会关注以下几个
从入职以来一直在慢慢研究深度学习方面的知识，但是大多是在已有模型进行一些简单的修改，实际动手写模型成为了很大的困难，所以在此以一些书和博客为例子，自己手动从开始好好系统学习一下。1、下面这个例子主要简单的介绍了graph和reuse=true的不同情况的区别,参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》p40页 tensorflow通过tf.Graph函数来生成新的计算图，不同的计算
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2024-07-29 23:58:41
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本章概述：在第一章的系列文章中介绍了tf框架的基本用法，从本章开始，介绍与tf框架相关的数据读取和写入的方法，并会在最后，用基础的神经网络，实现经典的Mnist手写数字识别。 有四种获取数据到TensorFlow程序的方法：tf.dataAPI：轻松构建复杂的输入管道。（优选方法，在新版本当中）QueueRunner：基于队列的输入管道从TensorFlow图形开头的文件中读取数据（这
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2023-11-16 17:52:22
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首先我们来了解一下tensorflow的使用流程是怎么样的？ tensorflow是一种声明式语言。工作流程：1，“粮草先行”： 首先先定义输入数据，也就是将数据分成训练集数据特征和要预测的值即X和Y。2，“战略路线”： 定义数据流图。什么是数据流图呢？tensorflow用数据流图表示算法模型，是一个框架，一个只有规则没有数据和执行的空壳。就好比是战争中的一个战略路线图，首先攻打哪里，怎么攻打，
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2024-05-14 13:05:40
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一、概述 人工智能：artificial intelligence 权重: weights 偏差：biases 图中包含输入（ input）、塑形（ reshape）、 Relu 层（ Relulayer）、 Logit 层（ Logit layer）、 Softmax、交叉熵（ cross entropy）、梯度（ gradient）、 SGD 训练（ SGD Trainer）等
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2024-06-01 22:48:33
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第一步：配置环境我们选择Anaconda作为Python安装环境。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了Conda、某个版本的Python、众多Packages、专业的科学计算工具，所以被当做Python的一种发行版，这里我们选用Anaconda3.6版本，此代版本更加稳定： 由于官网的下载速度过慢，推荐使用 清华镜像网站 进行下载，https://mirrors.tuna.
1.基础知识"""
tensorflow前端系统：定义程序的图结构，主要是利用一些API实现
tensorflow后端系统：运算图结构
numpy的reshape,在原始数据做修改，并没有创建新的数据对象
1、安装：按照官方文档安装
a）安装python,pip
b）升级 python -m pip install --upgrade pip
c）w
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2024-04-09 09:49:50
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跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的训练本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：实验环境实验Case介绍代码及实现结果两个小问题优质资源分享实验环境一直对MachineLearning感兴趣，也从网上找了一些资料，学了一些基本理论，不过对于ML的把握还是比较抽象，最近特别想找点儿case来实践一发。 最先找到的是wphh大神写的
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2024-09-06 23:52:03
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1.java三大特征封装：把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行封装隐藏。封装分为属性的封装和方法的封装。 继承：是对有着共同特性的多类事物，进行再抽象成一个类。这个类就是多类事物的父类。父类的意义在于抽取多类事物的共性。 多态：允许不同类的对象对同一消息做出响应。方法的重载、类的覆盖正体现了多态。有时也说四大特征,此时加上抽象抽象：就是把现
TensorFlow 引入了「Eager Execution」，它是一个命令式、由运行定义的接口，一旦从 Python 被调用，其操作立即被执行。这使得入门 TensorFlow 变的更简单，也使研发更直观。Eager Execution 的优点如下：快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型为自定义和高阶梯度提供强大支持适用于几乎所有
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2024-07-11 17:18:53
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一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别？JDK：Java Development Kit 的简称，java 开发工具包，提供了 java 的开发环境和运行环境。JRE：Java Runtime Environment 的简称，java 运行环境，为 java 的运行提供了所需环境。具体来说 JDK 其实包含了 JRE，同时还包含了编译 java 源码的编译器 ja
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2024-10-28 11:17:36
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1）检测网站是否运行正常 curl -o /dev/null -s -w "%{http_code}" www.baidu.com 2)产生随机字符串 cat /dev/urandom |sed 's/[^a-zA-Z0-9]//g'|strings -n 6|head -n 1
原创
2021-07-21 10:44:37
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作者 | Scott Carey 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 深度学习框架 PyTorch 凭借其相对易用性，已经渗透到了企业中。本文提到的三家公司告诉我们，为什么他们选择 PyTorch 而不是 Google 著名的 TensorFlow 框架。深度学习 是机器学习的一个子类别，它使用多层神经网络将历史上很难完成的机器任务——比如 图像识别、自然语言处理 和 机器翻译——
# Java面试刷题网站
## 引言
在准备Java面试的过程中，刷题是必不可少的一项准备工作。通过刷题可以巩固知识，提高编码能力，同时也能够熟悉面试时可能出现的类型和难度。为了帮助大家更好地准备Java面试，本文将介绍一些常用的Java面试刷题网站，并提供相应的代码示例。
## 网站推荐
### 1. LeetCode
LeetCode（
```java
// 题目：反转链表
//
原创
2023-09-13 20:19:22
362阅读
发布
原创
2023-01-03 23:43:14
162阅读
leetcode.com里面全部是面试题目。国外的网站。强烈推荐。
原创
2014-01-07 15:12:55
345阅读
的大厂在线面试网址：http://interviewtop.top。点击文末左下角「原文链接」可直接访问。背景最近收到一些...
原创
2022-07-29 22:58:39
259阅读
java面试笔试题大汇总 及c/c++面试试题 JAVA相关基础知识1、面向对象的特征有哪些方面 1.抽象：抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面，以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题，而只是选择其中的一部分，暂时不用部分细节。抽象包括两个方面，一是过程抽象，二是数据抽象。2.继承：继承是一种联结类的层次模型，并且允许和鼓励类的重用
