[TOC] 常规检查 逆向分析 create_heap 函数 可以再次编辑 chunk 的内容，而且可以选择输入大小。如果我们这次输入的 size 比创建时大的话，就会导致堆溢出 delete 函数 释放对应 index 的 chunk，并将数组 heaparray 对应的地址置 0。 main 函 ...
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2020-02-25 17:42:36
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矩阵快速幂，主要是考构造。另外，swap总是写龊？ 为什么？干脆放弃了。唉，我太难了。 思路：操作e和s都很好想，主要是g操作 我们可以额外空出一位，记为1，每次要加1，就对这个额外的1进行计算即可 不妨定义A=[1 0 0 ... 0]，此时只要构造一组操作的等效矩阵T就好了 就是添一位使初始矩阵 ...
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2020-02-25 09:53:11
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原文地址： "http://www.work100.net/training/monolithic frameworks mybatis.html" 更多教程： "光束云 免费课程" MyBatis 简介 序号|文内章节|视频 : :|: |: 1| "什么是MyBatis" | 2| "MyBat ...
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2020-02-24 20:50:30
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原文地址： "http://www.work100.net/training/monolithic frameworks mybatis druid.html" 更多教程： "光束云 免费课程" Druid 简介 序号|文内章节|视频 : :|: |: 1| "概述" | 2| "各种连接池性能对比 ...
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2020-02-24 20:40:43
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9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中 ...
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2020-02-24 00:53:19
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我们都知道CNN常常被用在影像处理上，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类， 那么你就是training一个neural network,input一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。ou ...
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2020-02-22 20:04:23
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1. Gradient Descent包含两种方法 a) Batch Gradient Descent replace the gradient with the sum of gradient for all sample and continue untill convergence conve ...
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2020-02-22 15:56:51
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train_data = pd.read_csv(r"D:\data\cs-training.csv",index_col=0) # index_col指明y的索引是第?列 # 如果您有一个格式不正确的文件，文件末尾有分隔符在每一行中，您可以考虑“index_col=None”来强制pandas不使 ...
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2020-02-20 22:19:31
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Training an algorithm involes four ingredients: Data Model Objective function: We put data input a Model and get output out of it. The value we call i ...
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2020-02-18 09:58:23
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训练误差和泛化误差 需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函 ...
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2020-02-15 13:40:33
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