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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:Broadcasting
Broadcasting可以理解成把维度分成大维度和小维度,小维度较为具体,大维度更加抽象。也就是小维度针对某个示例,然后让这个示例通用语大维度。 import tensorflow as tf x = tf.random.normal([4,32,32,3]) x.shape (x+tf.rand... ...
分类:其他好文   时间:2019-12-31 14:47:28    阅读次数:68
Mysql 优化
1.尽量全值匹配 联合索引 当建立了索引列后,能在wherel条件中使用索引的尽量所用。 2.最佳左前缀法则 如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。 让索引不失效的一个策略 火车头 火车身 火车尾 3.不在索引列上做任何操作 不在索引列上做任何操作( ...
分类:数据库   时间:2019-12-31 10:53:13    阅读次数:112
概率密度估计介绍
在学概率论时,常常会看到各种稀奇古怪的名字,有的书上只介绍了该如何求解,但是从不介绍为什么这么叫以及有什么用,本文就介绍一下 概率密度估计是什么以及是干什么用的 ,主要参考Jason BrownLee大神的一篇博文进行介绍。 后面部分名词会以英文缩写形式介绍,汇总如下: 概率密度 (probabil ...
分类:其他好文   时间:2019-12-29 16:55:49    阅读次数:149
c++ 知道旋转前后矩阵向量值 求旋转矩阵c++/c#代码 知道两个向量求他们的旋转矩阵
原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12115244.html 知道旋转前后矩阵向量值 如何去求旋转矩阵R 的c++/c#代码??? 因为需要用到矩阵处理库所以需要先配置 一、Eigen库的配置(VS2017) Eigen库下载: h ...
分类:编程语言   时间:2019-12-29 16:35:09    阅读次数:181
Qt qss浅析
qss实际就跟web的css没有差别,就是封装到Qt里面的一种说法,(具体wiki or FAQ 不过多阐述) 接下来举个例子qss 对于btn,在qss可以满足的情况下是不会去重写paintevent()的,u know. 首先了解一下Btn有三种状态: Btn{ normal hover pre ...
分类:其他好文   时间:2019-12-28 12:58:26    阅读次数:82
前端——css属性方法
[TOC] 标签快捷写法 宽和高 字体 1.文字字体 2.字体大小 3.字体粗细 font weight用来设置字体的字重(粗细)。 | 值 | 描述 | | : : | : : | | normal | 默认值,标准粗细 | | bold | 粗体 | | bolder | 更粗 | | ligh ...
分类:Web程序   时间:2019-12-27 22:10:19    阅读次数:158
Redis安装和基本认识
Redis安装和基本认识 一、redis基本认识 1.1 Redis是完全开源免费的,用c语言编写的,是一个单线程,高性能的(key/value)内存数据库,基于内存运行并支持持久化的nosql数据库。 1.2 Redis主要是用来做缓存,但不仅仅只能做缓存,比如:redis的计数器生成分布式唯一主 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 17:59:00    阅读次数:79
bash customized
1 # Setup a red prompt for root and a green one for users. 2 # rename this file to color_prompt.sh to actually enable it 3 NORMAL="\[\e[0m\]" 4 RED="\ ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 11:45:52    阅读次数:91
区别 |python 的read、readline、readlines和write、writelines
1、读取| read、readline、readlines read([size]): 读出指定大小的内容,默认为读取所有。(小心内存爆炸) readlines(): 读出所有,返回值是是一个list。 readline(): 只读出一行。 2、写入|write、writelines(切记没有wri ...
分类:编程语言   时间:2019-12-27 10:07:21    阅读次数:101
吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:numpy [ ] 索引
import tensorflow as tf a = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a.shape a[0][0] numpy : 索引 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a.shape a[1].shape a[1, 2].shape a[1... ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 00:29:04    阅读次数:69
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