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RSS订阅原创 C++ Primer 第一章 学习笔记及习题答案
C++ Primer 第一章 学习笔记及习题答案知识点函数定义输入输出注释while和for控制流whilefor类(看完后续补充)练习题1.1节练习1.2节练习1.3节练习1.4节练习1.4.1节练习1.4.2节练习1.4.3节练习1.4.4节练习1.5节练习1.5.1节练习1.5.2节练习1.6节练习知识点函数定义· 一个程序包含一个或多个函数（有且只有一个main函数）；一个函数定义包...
2018-10-10 20:16:12
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原创 TENSORFLOW官方文档-MNIST小结
1.占位符的两种表示方式x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_=tf.placeholder(“float”,shape=[None,10])2.feed_dict函数在计算图中，可以使用feed_dict来替代任何张量，并不仅限于替换占位符。3.定义初始值为0的变量方式：W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))4.对比两
2017-01-10 14:39:34
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原创 终端下运行python文件的方法
1.改变终端路径至目标Python文件所在文件夹，然后进入python。输入 import 文件名 即可。2.改变终端路径至目标python文件所在文件夹，输入python 文件名.py 即可。
2017-01-09 20:07:49
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原创 TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-训练模型
设置模型1.为了计算交叉熵，需要添加一个新的占位符y_用于输入正确值： y_ = tf.placeholder(“float”, [None,10])2.交叉熵计算代码： cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 交叉熵： (1)非负性 (2)当预测值接近真实值时，代价函数趋近于0。 (3)克服方差代价函数更新权重过慢的问题。**当误差大
2017-01-09 19:34:54
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原创 TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-建立模型
TensorFlow把复杂的计算放在python之外完成，并且为了避免开销，它做了进一步完善。Tensorflow不单独地运行单一的复杂计算，而是让我们可以先用图描述一系列可交互的计算操作，然后全部一起在Python之外运行。 1.导入tensorflow import tensorflow as tf 2.创建可交互的操作单元 x=tf.placeholder(tf.float32,[No
2017-01-09 17:19:19
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原创 TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-数据集准备
1.导入数据集 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = tensorflow.exampes.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets (“MNIST_data/”, one_hot=True) 此处第一步import的tensor必须和下一行使用的tensor保持一
2017-01-09 16:41:43
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空空如也
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