tf.range(limit, delta=1, dtype=None, name='range')tf.range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range')创建一个数字序列。创建一个从start开始的数字序列，并以增量形式扩展，直到但不包括limit。得到的张量的d型是由输入推断出来的，除非它是显式提供的。与Python内置范围一...
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2021-08-13 09:48:53
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1. tf.cast()tf.cast()的作用是将一个张量的类型改变为另外一个类型，如第11行，将浮点型转化为整数型def cast(x, dtype, name=None): """Casts a tensor to a new type. The operation casts `x` (in case of `Tensor`) or `x.values` (in ...
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2021-12-30 10:32:27
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1.tf.gather 1 tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None, axis=0) 功能：根据提供的ind ...
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2021-08-08 14:26:00
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2022-07-14 17:48:25
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1. tf.cast()tf.cast()的作用是将一个张量的类型改变为另外一个类型，如第11行，将浮点型转化为整数型def cast(x, dtype, name=None): """Casts a tensor to a new type. The operation casts `x` (in case of `Tensor`) or `x.values` (in ...
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2022-02-21 09:28:43
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一、tensorflow基本使用 1、tf基本用法 import tensorflow as tf ①创建变量 tf.constant(val, dtype=None,shape=None,name='Const', verify_shape=False)
tf.fill(dims, value, name=None)shape, dtype=tf.float32, name=Non
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2023-10-08 06:48:57
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tf.GPUOptions(allocator_type , allow_growth , deferred_deletion_bytes, force_gpu_compatible,
per_process_gpu_memory_fraction , polling_active_delay_usecs, visible_device_list)allocator_type： str，要使用的
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2024-04-10 12:52:38
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[code="python"]for eachVal in range(1,20,2): print eachVal,1 3 5 7 9 11 13 15 17 19[/code][code="python"] range(5)[0, 1, 2, 3, 4][/code]
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2023-04-11 00:48:29
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range() 用于返回一个数字列表，语法为：range(start, stop[, step]) start：计数从 start 开始，默认是从 0 开始，例如 range(5) 等价于 range(0, 5)stop：计数到 stop 结束，但不包括 stop，例如：range(0, 5) 结果
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2019-01-10 15:14:00
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Problem DescriptionFor an array, the range function is defined below: Range(A)=M1=5. Now, given an array A(length≤100000), you
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2022-11-17 00:03:07
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1.冒泡排序BubbleSort 2.快速排序QuickSoet 3.插入排序InsertSort 4.希尔排序ShellSort 5.选择排序SelectSort 6.归并排序MergeSort 7.基数排序RadixSort 8.队列排序RadixQueueSort 9.堆排序HeapSort1.BubbleSortpackage cn.DataStructureAndAlgorithms.R
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2023-11-01 16:14:50
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Module: tf.audio 用于音频文件(16进制)的编码和解码。 tf.audio.decode_wav() tf.audio.encode_wav() Module: tf.autograph set_verbosity(...)：设置AutoGraph详细级别。 to_code(...)
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2021-07-22 09:40:53
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# Python和TensorFlow入门指南
Python是一种高级编程语言，广泛应用于各个领域，包括数据科学、机器学习和人工智能等。TensorFlow是一个用于构建和训练机器学习模型的开源框架。本文将介绍Python和TensorFlow的基础知识，并提供一些简单的代码示例。
## Python入门
Python是一种易于学习且功能强大的编程语言。它具有简洁的语法和丰富的标准库，使得开
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2023-07-27 08:41:38
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所用或所学知识，忘了搜，搜了忘，还不如在此记下，还能让其他同志获知。在使用spark实现机器学习相关算法过程中，档语料或者数据集是中文文本时，使用spark实现机器学习相关的算法需要把中文文本转换成Vector或LabeledPoint等格式的数据，需要用到TF-IDF工具。何为TF-IDFTF(Term Frequency)：表示某个单词或短语在某个文档中出现的频率，说白了就是词频，其公式：&n
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2023-10-26 23:31:15
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本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
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&n
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2024-08-21 16:20:19
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TensorFlow2默认采用Eager执行模式即动态图模式，TensorFlow默认采用Graph执行模式即静态图模式，动态图模式相比静态图模式而言，在开发过程中更易于调试，可以像debug python代码一样，去debug TensorFlow计算图的执行步骤并可即时看到执行结果，而在部署过程 ...
在此之前，有很多开发者们比较流行使用苹果的ios企业签名的方式，做了企业签名后，可以实现不经过App Store就能让用户把App安装到苹果手机上。不过，随着苹果的企业签名掉签日渐频繁，而且企业账号被炒到天价，越来越多的开发者把目光逐渐转移到TF签名。目前，有越来越多的开发者倾向于选择苹果TF签名，究竟TF签名有什么优势呢？
在苹果ios应用开发的行业内
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2024-04-18 10:41:21
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目录最终程序range只是清单产生器自动从零开始，结尾值不包含执行For i in range() 的目的案例：产生随机数可以把i在for loop内容中印出来，就知道执行到第几行执行再执行 最终程序import random
range(5) # [0, 1, 2, 3, 4]
range(3) # [0, 1, 2]
for i in range(100):
r = random.ra
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2023-11-10 16:52:02
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计算机网络验证性实验一、验证性实验ipconfig实作一实作二问题ping实作一实作二TroubleShootingTroubleShootingtracert实作一实作二问题一问题二问题三ARP实作一实作二实作三TroubleShooting问题DHCP实作一TroubleShooting问题netstat实作一实作二DNS实作一实作二实作三TroubleShootingcache实作一实作二
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2024-08-25 16:44:24
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