Dropout是过去几年非常流行的正则化技术，可有效防止过拟合的发生。但从深度学习的发展趋势看，Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术，特别是在卷积层。本文将首先引入Dropout的原理和实现，然后观察现代深度模型Dropout的使用情况，并与BN进行实验比对 ...
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2018-11-14 14:25:15
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1 线程与进程：一个程序运行后至少有一个进程，一个进程中可以包含多个线程。多线程即一个程序中有多个线程在同时执行。 2 多线程调度模式： 分时调度：所有线程轮流使用CPU，平均分配每个线程占用CPU的时间。 抢占式调度：优先级高的线程优先使用CPU，优先级相同，随机选择一个(线程随机性)，Java使 ...
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2018-11-07 00:52:38
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tf.data API可以建立复杂的输入管道。它可以从分布式文件系统中汇总数据，对每个图像数据施加随机扰动，随机选择图像组成一个批次训练。一个文本模型的管道可能涉及提取原始文本数据的符号，使用查询表将它们转换成嵌入标识，将不同长度的数据组成一个批次。tf.data API让处理大规模数据、不同格式数 ...
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2018-11-06 22:36:05
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网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 ...
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2018-11-03 14:41:08
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2.3.29随机化。用经验性的研究对比随机选择切分元素和正文所述的一开始就将数组随机化这两处策略的效果。在子数组大小为M时进行切换，将大小为N的不重复数组排序，其中M=10、20和50,N=10^3、10^4、10^5和10^6。答：由于生成的待排序数组本身已是随机化，方式1在排序前打乱一次数组需要 ...
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2018-10-29 10:27:23
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传送门 题意：给出一棵树，在每一轮中，随机选择一个点将它与它的子树割掉，最后割掉所有点时游戏结束，问游戏期望进行多少轮。$N \leq 10^5$ 和的期望等于期望的和，我们考虑每一个点对最后答案的贡献。 考虑到如果把某一个点$u$的任意一个祖先割掉，$u$就不会产生贡献，而只有在割掉$u$的祖先之 ...
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2018-10-28 12:52:55
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模块简介：在收到以"/"为结尾的请求时，在对应的目录下随机选择一个文件作为index文件。 模块类型：常用标准http模块 使用实例： 这里的应用场景使用try_files,不能使用index。 ...
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2018-10-26 10:46:47
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理论： 从样本集（N个数据点）选出n个样本（有放回）建立分类器 重复m次，获得m个分类器 过程： 1. 样本的随机：从N个数据点中随机选择n个样本 2. 属性的随机：从所有属性中随机选择k个属性 3. 重复m次，，建立m颗决策树 4. m棵决策树形成随机森林，投票决定结果 参数： n_estimat ...
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2018-10-25 12:04:15
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"返回主目录" 其他模块功能细节(特殊功能的详细需求与解决方案) 后期支持的支付方式： 1.微信：公众号支付、扫码支付、APP支付、H5支付 2.支付宝：电脑网站支付、手机网站支付、APP支付、当面付 通道风控解决方案： 1.多个通道 2.根据付款金额随机选择通道（小于付款金额） 3.通道异常短信通 ...
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2018-10-22 14:51:06
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使用pythonrandom模块的choice方法随机选择某个元素fromrandomimportchoicefoo=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘]print(choice(foo))使用pythonrandom模块的sample函数从列表中随机选择一组元素list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]slice=random.sample(list,5)#从list中随机获取
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编程语言 时间：
2018-10-21 22:26:56
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