认识 梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模), 我感觉, 其实就是 偏导数向量方向呗 , 沿着这个 向量方向可以找到局部的极值 . Python from random impor ...
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2019-10-13 20:58:01
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<!DOCTYPE html body{ background color: black; } zx { font weight: 600; font size: 28px; font family: "黑体"; color: 8c888b; background: webkit linear gr ...
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2019-10-12 22:53:32
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本文将简要介绍SELinux的相关操作工具 setsebool -P 变量名=[1|0] 设置selinux策略中指定变量的bool值，可选的变量名称可以使用getsebool -a查看 可选变量含义可以参考以下页面 https://linux.die.net/man/8/ftpd_selinux ...
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2019-10-09 15:58:20
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直接放干货吧，今日头条飞鱼CRM的PHP调用方法，点我跳转。很简单的两个方法，加密时重要的是有一个空格，必须要有，这个也是坑了我很长时间的一个坑。 很简单吧。 ...
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2019-10-06 13:04:00
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https://www.bilibili.com/video/av50668972/?spm_id_from=333.788.videocard.3 two years ago, my life change forever. My wife Kelsey and I welcome our dau ...
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2019-10-06 09:23:24
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知识总结 （1）再次注意summary的使用 （2）`x = rdm.rand(dataset_size, 2) y_ = [[x1 2 + x2 2] for (x1, x2) in x]`这里的问题要注意 （3）注意batch时，全部先按照一套W进行前向传播，这时候在进行正则化时，加的是同一套W ...
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2019-10-03 13:02:50
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1、批量梯度下降 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： 对应的目标函数（代价函数）即为： （1）对目标函数求偏导： （2）每次迭代对参数进行更新： 优点： （1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。 （2）由全 ...
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2019-10-03 10:22:44
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csp退役前的做题计划1（真） 因为我太菜了，所以在第一次月考就会退役，还是记录一下每天做了什么题目吧。 任务计划 [ ] Z算法(Z Algorithm) 9.28 "x] ARC061C [たくさんの数式 / Many Formulas" "x] ARC061D [すぬけ君の塗り絵 / Snuk ...
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2019-09-29 23:37:26
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = n... ...
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2019-09-28 23:54:48
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总结一句话 no zuo no die. 是我自己在注册表中给vs增加了自动以管理员身份运行，把值给错了，弄成了 ~ RUNASADMIN WIN7RTM, 改成 ~ RUNASADMIN 后OK。还好我的机器配置好，害得我修复了一遍VS2017，50G的，要不是配置好，得装一天。 最简单的方法是编 ...
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2019-09-15 18:48:28
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