对抗生成网络，通过对分别两个矛盾的函数，进行各自的训练，已达到两个函数都能实现各自的最优化，得到的参数就是一个较好的参数 两个对抗函数： 函数一：是判别损失函数，使得判别式的准确率越来越大, 及self.D1被判断为1， self.D2被判断为0 self.loss_d = tf.reduce_me ...
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2018-09-09 22:11:24
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TCP为什么需要3次握手与4次挥手 socket的TCP的三次握手&&四次挥手 简单理解Socket socket的TCP的三次握手&&四次挥手 简单理解Socket ...
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2018-09-09 15:26:41
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多层神经网络 对于多层神经网络的训练，delta规则是无效的，因为应用delta规则训练必须要误差，但在隐含层中没有定义。输出节点的误差是指标准输出和神经网络输出之间的差别，但训练数据不提供隐藏层的标准输出。 真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差，于是有了反向传播算法。反向传播算法的重要性在于，它提 ...
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2018-09-09 14:43:05
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运行以上代码，可以实现拟合随机生成的数据，拟合过后的线为红色，拟合前的为绿色，拟合过程中的线为黑色。为了便于理解，有些参数我使用了中文，Python3默认编码UTF8 ...
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2018-09-07 20:15:05
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1、form表单 <form action="" method=""> </form> action: 规定当提交表单时，向何处发送表单数据，其值为一个文件名 method:表单的提交方式：其值有两个：get，post get：默认值，浏览器会将数据直接附在表单的 action url 之后，采用“ ...
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2018-09-06 14:39:59
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这个是我自己第一次尝试做的，虽然很粗糙，但是可以给需要的人看一下，初学的人也可以去了解一下， 先上一个效果图： 然后附上代码： 这里的api请求的接口是我在聚合数据申请的免费测试的接口，总共的次数有500次，我写的时候是刷新一次就会加载一次，就会去请求一次。 现在剩余还有400次左右，反正是免费的， ...
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2018-09-05 14:57:43
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l1 = plt.plot(x,y1,lable='linear line') 表示l1是一条线，x，y参数确定，lable表示这个线在figure里面的名称 plt.legend(loc='upper right') #plt的图例放置的位置在loc参数中 plt.legend(handles=[ ...
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2018-09-03 20:30:12
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初步认识HTML结构，及常用的标签 1、HTML 结构如下： 认识HTML中标签 标签分为： A、 head 头部中常用标签中： 举例： B、body 标签中常用的标签(重点)： 标签的使用可以参考：http://www.w3school.com.cn/tags/，里面有介绍每个标签的用法。 1、- ...
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2018-09-02 13:58:34
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%% Machine Learning Online Class - Exercise 1: Linear Regression % Instructions % % % This file contains code that helps you get started on the % line ...
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2018-08-24 18:07:41
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Git global setup: git config --global user.name "hello" git config --global user.email "hello@domain" Create Repository mkdir projectname cd projectna ...
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2018-08-23 19:25:40
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