1.训练数据： 2. 从保存的模型中读取数据 注意： 卷积神经网络：conv2d ->pool->relu(softmax二分类） 多层卷积神经网络的使用，注意使用卷积核的个数，步长及大小。 ...
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2019-01-14 01:04:58
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一维卷积 在tensorflow中，可以使用 实现一维卷积。 : 输入Tensor : int, 输出Tensor维度 : int/tuple or list of int, 一维卷积窗口的大小 : int/tuple or list of int, 卷积步长 : /`same` : int/tup ...
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2019-01-13 22:18:31
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切片 [start,end,step]开始值 结束值 步长 >>> s=list(range(11))#生成一个列表>>> s[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]>>> s[0:5]#步长不写默认为1[0, 1, 2, 3, 4]>>> s[2:]#end值不写默认为 ...
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2019-01-07 21:35:41
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locals 本地作用域/局部作用域 会随着位置的改变而改变globals 全局作用域 永远不变 永远是全局 range(起始位置,终止位置,步长)range(终止位置)range(起始,终止位置) print(要打印的内容1,要打印的内容2,sep = '分隔符',end = '结束符',file ...
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2018-12-30 16:18:31
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列表 a[] 列表里的索引序号比他所在的位置少一，eg： 第一个元素的索引序号为0 第二个元素的索引序号为1 操作类型：增 删 改 查 查 核心：切片 name=["a","b","c","d","e"] print(name[1:-1:2]) #此处2为步长 前两个数为范围，最后一个为步长,步长有... ...
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2018-12-30 12:07:12
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切片操作（slice）可以从一个字符串中获取子字符串（字符串的一部分）。我们使用一对方括号、起始偏移量start、终止偏移量end 以及可选的步长step 来定义一个分片。 格式： [start:end:step] [:] 提取从开头（默认位置0）到结尾（默认位置-1）的整个字符串 [start:] ...
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2018-12-26 17:53:41
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（1）保证以后生成的随机数是一样的 （2）生成N行，M列的随机数 （3）对生成的随机数每个数据都增加数值 （4）按照顺序将元素堆叠起来，可以是元组，列表’ （5）生成网格采样点 start:开始坐标 stop:结束坐标（不包括） step:步长 举例子 res = np.mgrid[-3:3:.1, ...
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2018-12-25 13:10:30
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修改步长 int by; cin >> by; for(int i = 0; i < 100; i = i + by) ==是等于运算符 =是赋值运算符 假设要知道字符数组中的字符串是不是mate。如果ward是数组名，下面的测试并不是预期的结果： wor ==“mate” 记住，数组名是数组的地址 ...
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2018-12-20 18:57:33
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range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地（evenly）等分区间； range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。 range()不支持步长为小数，np.arange( ...
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2018-12-18 19:41:17
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早期java API通过原生socket产生所谓的"blocking",大致过程是这样 这种的特点是每次只能处理一个请求,如果要实现多个请求并行,就还要分配一个新的线程来给每个客户端的socket'' 。但考虑使用这种方法来支持大 量的同步，长连接。在任何时间点多线程可能处于休眠状态，等待输入或输出 ...
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2018-12-18 17:15:45
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