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零基础认识python及其基础知识汇总
使用前做什么? 安装Python 配置环境变量 编写Python程序的方法 DOS下编写 记事本编写 IDE编写 Python中的注释 作用 用来给程序员看的,增强文件可读性来使用 分类 单行 多行(文档) 问题 支持中文,如果出现问题,可以尝试在首行加入coding = 'utf-8'解 变量以及 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-10 13:26:58    阅读次数:86
零基础学习python(一)
最近由于工作需要,开始学习python这门语言。和大家分享一下学习中的经验。那里有不足或者错误的地方,系统大家能及时指出。 环境搭建 运行环境:windows7系统。python的环境我选择pycharm集成环境。免去了自己搭建环境变量等等一些操作。 开发工具:PyCharm 2019.1.2。py ...
分类:编程语言   时间:2019-11-09 14:06:32    阅读次数:99
webPack 4.0的零基础学习
webPack 也更新到了4.0阶段,今天看了一下官网,总结一下,零基础的学习路径吧。 (1)首先需要下载 webPake和webpack cli npm install webpack webpack-cli (2)下载完之后,则是建立新的文件夹,进行初始化 //webpack 初始化 npm i ...
分类:Web程序   时间:2019-11-07 22:01:16    阅读次数:119
学习云计算怎么样?云服务和云计算有什么区别?
云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。零基础学习云计算,云计算学习如何入门?近年来Linux云计算已经越来越受到重用,它不再仅仅是一些开源发烧友们之间炫耀资本,而且已经在多方面价值得到了体现,尤其在服务器操作系统方面,已经成为资深运维工程师的首选的操作工具。那么该如何学习云计算呢?接下来就简单的聊一聊云计算的基础阶段(初
分类:其他好文   时间:2019-11-06 10:33:32    阅读次数:105
什么是Python爬虫呢?0基础能够学会吗?
Python爬虫学习难不难?大家都知道,Python是最容易上手的编程语言,如果具有一定基础的话,学习Python是非常容易的,同时Python适合零基础人员学习,更是初学者的首选。而爬虫是Python的一大应用领域,现在市场Python爬虫工程师需求量高,吸引了不少的学习者,那么学习Python爬虫难不难?何为Python爬虫?
分类:编程语言   时间:2019-11-05 18:49:58    阅读次数:117
【零基础】使用Tensorflow实现神经网络
一、序言 前面已经逐步从单神经元慢慢“爬”到了神经网络并把常见的优化都逐个解析了,再往前走就是一些实际应用问题,所以在开始实际应用之前还得把“框架”翻出来,因为后面要做的工作需要我们将精力集中在业务而不是网络本身,所以使用框架可以减少非常多的工作量,有了前面自己实现神经网络的经验,现在理解框架的一些 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-04 21:22:42    阅读次数:78
【零基础】神经网络优化之Adam
一、序言 Adam是神经网络优化的另一种方法,有点类似上一篇中的“动量梯度下降”,实际上是先提出了RMSprop(类似动量梯度下降的优化算法),而后结合RMSprop和动量梯度下降整出了Adam,所以这里我们先由动量梯度下降引申出RMSprop,最后再介绍Adam。不过,由于RMSprop、Adam ...
分类:其他好文   时间:2019-10-30 00:00:33    阅读次数:357
【零基础】神经网络优化之动量梯度下降
一、序言 动量梯度下降也是一种神经网络的优化方法,我们知道在梯度下降的过程中,虽然损失的整体趋势是越来越接近0,但过程往往是非常曲折的,如下图所示: 特别是在使用mini-batch后,由于单次参与训练的图片少了,这种“曲折”被放大了好几倍。前面我们介绍过L2和dropout,它们要解决的也是“曲折 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-29 11:14:30    阅读次数:93
零基础学习单片机切记这四点要求,少走弯路
单片机个人觉得先掌握其中一种,其它的都可以触类旁通,快速上手了。如果你这些条件都没有,我建议你学习51 单片机。 为什么要学习51单片机: 虽然现在单片机种类和型号非常多,每个型号都有一定的市场份额,但是哪个型号也没有早期 51单片机那般风光和火爆,虽然现在地位不是那么高了,但是因为 51 单片机积 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-28 14:59:52    阅读次数:107
【零基础】神经网络优化之mini-batch
一、前言 回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法: 1)L0、L1、L2:在向前传播、反向传播后面加个小尾巴 2)dropout:训练时随机“删除”一部分神经元 本篇要介绍的优化方法叫mini-batch,它主要解决的问题是:实际应用时的训练数据往往都太大了,一次加载到电脑里可能内存不够,其次运行速 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-28 01:09:04    阅读次数:121
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