qq_35988224的博客

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Afocal“无焦点的；无限远的”。Birefringent prisms双折射棱镜Diffractive components衍射元件GRINsImage Simulation图像模拟Interconnects互连miscellaneous混杂的; 各种各样的;Objectives目标Optical testing光学测试Polarization极化Telescopes望远镜Tilted systems &...

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vscode 微信小程序 lorem 会输出一段很像正规文字的内容，可做测试用

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微信开发者工具抄袭vscode就算了，连文字都不带改的

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现在的小程序开发工具已经支持ES7语法了，需要进行如下步骤1.勾选ES6转ES52.勾选增强编译使用ES7时方法名前加【async】关键字 内部使用【await】如下示例：

更改数据权限初始化和数据库增删改查1 初始化：获取所需数据库的引用调用获取默认环境的数据库的引用const db = wx.cloud.database()获取其他环境的数据库引用const testDB = wx.cloud.database({ env: 'test'})2 获取数据库所需集合的引用const todos = db.collection('todos')集合的 doc 方法 获取集合中一个指定 ID 的记录的引用const todo = db

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你看看你class里是不是加了{{ }}一个小错误花了我好长时间，哭唧唧

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27 商品列表 加载下一页数据1 用户上滑页面 滚动条触底 开始加载下一页数据1 找到滚动条触底事件 微信小程序官方开发文档寻找2 判断还有没有下一页数据1 获取到总页数 只有总条数总页数 = Math.ceil(总条数 / 页容量 pagesize)总页数 = Math.ceil( 23 / 10 ) = 32 获取到当前的页码 pagenum3 判断一下 当前的页码是否大于等于 总页数表示 没有下一页数据3 假如没有下一页数据 弹出一个提示4 假如还有下一页数据

Windows 桌面慢点两下图标文字（一定要慢），然后鼠标移开即可重命名

ctrl+alt+上下键–>进行行选择shift+左右键–>进行列选择ctrl+左右键–>自动识别一个整体ctrl+shift+左右键–>自动识别并选择ctrl+alt+左右键–>分页

项目解释备注ML结构标记语言ss样式表Style Sheetsjs逻辑主语言json配置Object Notation 对象简谱

[i] lenshuffle 打乱小量 lodaer

多维数据集糖尿病分类每行叫做sample或record（数据库叫法）每列叫做feature或字段（数据库叫法）sklearnlogistic多维特征logistic mini-batch转换成矩阵运算，向量化运输，可以并行，充分利用CPU或GPU，提高速度多层logistic矩阵是一个空间变换函数8–>2–>18–>24–>12–>1层数越多，学习能力越强，但可能强到把噪声学到了需要的能力 泛化比较好1.读文档能力2.架构能力CPU架构主机

分类文体分类和回归不同，没有谁大谁小的问题，找出谁的概率大，就按哪一类处理torchvision.datasets有管理数据集的功能mnistcifarsigmoid分布差异的计算KL散度和交叉熵CrossEntropy（交叉熵越大越好，即越接近。BCE加了负号，越小越好）BCE BinaryCrossEntropyLoss 二进制交叉熵损失BCELoss二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标的值 t[i] 的范围为0到1之间.t

损失函数通过torch.nn包实现基本用法criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数19种损失函数L1范数损失 L1Loss计算 output 和 target 之差的绝对值。torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean’)参数：reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。均方误差损失

面向对象就是，几个人或物，有哪些行为面向过程就是，几个过程。游戏里，10个英雄，或5个位置，都有哪些能力（技能），却有很多过程，英雄1打了英雄2，英雄3救了英雄2宫本消消乐，每次改宫本技能就行重新调整所有涉及宫本的过程。个人感觉 面向对象，在庞大的时间里好用面向过程，在规模小的世界里好用。...

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文章目录两层计算图反向传播exercise两层计算图反向传播import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torchx_data = [1.0,2.0,3.0]y_data = [2.0,4.0,6.0]w = torch.Tensor([1.0])#初始权值w.requires_grad = Truedef forward(x): return x * wdef loss(x,y): y_p

分治法w1和w2假设横竖都是64横竖都分成4份，一共16份。第一次在这16份里，找出比较小的点，再来几轮，基本就OK了。从原来的16x16变成了16+16贪心法梯度下降法，局部最优，实际上，大家发现神经网络里并没有很多的局部最优点鞍点g=0，无法迭代了指数加权均值，更平滑一定要收敛，发散说明失败了，可能是学习率太大随机梯度下降，可以克服鞍点梯度下降可以并行，快随机梯度下降，只能串行，慢，但可以克服鞍点折中批量随机梯度下降batch...

PyTorch深度学习实践（二）线性模型DataSet#mermaid-svg-H5jUtzzcWCpjH8D2 .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-H5jUtzzcWCpjH8D2 .label text{fill:#333}#mermaid-svg-H5jUtzzcWCpjH8D2 .node

@echo offecho jupyter notebook>jupyter.txtclip < jupyter.txt

import osfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimg = Image.open(os.path.join('images', '2007_000648' + '.jpg'))plt.figure("Image") # 图像窗口名称plt.imshow(img)plt.axis('on') # 关掉坐标轴为 offplt.title('image') # 图像题目plt.show()import cv2 #

这实际上是动手学深度学习PyTorch里的一个包，不可以直接pip下载。1.下载d2lzh_pytorch直接百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1zzPITzCscnyPUAIgSPAaiA提取码：svwp2.存放位置我是在Anaconda环境下安装PyTorch，然后在该位置解压d2lzh_pytorch包E:\anaconda\anaconda3\envs\pytorch\Lib1在这里插入图片描述3.调用：import syssys.path.app

//三角波运动（斜后方运动） f1=Locate_Rle(sanbox1-sanxiuzheng,HZPEISU,CW); f2=Locate_Rle1(sanbox2+sanxiuzheng-300,HZPEISU,CW); if(f1&&f2) { TIM8_Startup(f1); TIM1_Startup(f2); } Motor_Control(2400,1); delay_ms(3000);

修改程序的注意事项1.魔术棒 C/C++2.HARDWARE3.main添加 #include “xxx.h”

STM32F1移植到STM32F407 具体针对LD3320语音芯片的程序参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_17835733/article/details/78054884先建一个F407的工程模板，再把3320的f1例程加到f407里，再按照以下修改。F1红色，F4黑色EXTI:RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO,ENABLE); 改为RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_SYSCFG

Linux and Windows# CUDA 9.2conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch# CUDA 10.1conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch# CUDA 10.2conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cu