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RSS订阅原创 刘二大人-Pytorch深度学习实践-多维特征输入-笔记与作业07
其实前面已经提到了，线性模型中的输入输出数据集可以不在是一个具体的数，而是可以是多维的矩阵采用矩阵加广播机制，可以不再使用for循环来训练，减轻代码量而此时可以回答的问题，它中间有很多层，每层都是一次线性回归，但是层与层之间要加上激活函数当然你也可以手动的增加层数，比如你的输入集是8维的，输出集是一维的，直接使用（8 * 1）的权重当然可以，但是这样泛化能力不强。所以可以在中间加上几层神经网络，比如8–10–6–4—2–1，不但可以降维，甚至可以升维。
2025-10-16 15:41:42
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原创 刘二大人-Pytorch深度学习实践-逻辑斯蒂回归-笔记与作业06
逻辑斯蒂回归本质上是一个算法，并不是像线性回归那样输出一个具体的值，而是输出该样本属于某个分类的例如手写的0~9的数据集，难道要拿到一张手写图，直接输出这是具体的几吗？并不是，而是输出它是0的概率P(0)，它是1的概率P(1)……，最终选择概率最大的而逻辑斯蒂回归主要解决的是二分类，也就是只有两个分类。由于概率总和肯定等于1，所以我们只需要计算其中一个分类的概率即可。而逻辑斯蒂回归的核心在于将线性回归的结果通过一个————映射到 (0,1) 的概率区间。其中最经典的函数是。
2025-10-16 15:40:33
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原创 刘二大人-Pytorch深度学习实践-用PyTorch实现线性回归-笔记与作业05
张量：即前面提到的Tensor，是 PyTorch 存储数据和执行计算的基本单位，张量是一个，它是标量、向量和矩阵的广义统称。标量：标量是一个(0-D Tensor) ，它只包含一个数值，没有方向或大小之分。向量：向量是一个(1-D Tensor)，它包含一列有序的数值，只有大小和方向。矩阵：矩阵是一个(2-D Tensor) ，它由行和列组成，是两个向量的排列。TIP]几个 [] 就是几维张量。
2025-10-16 15:38:44
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原创 刘二大人-Pytorch深度学习实践-反向传播-笔记与作业04
上述的全连接神经网络，有好几百个权重，如果每个都采用先写解析式是很困难的，而且每层之间都是复合函数，这是个相当复杂的工作量。
2025-10-16 15:37:33
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原创 刘二大人-Pytorch深度学习实践-梯度下降算法-笔记与作业03
输出结果（由于每次都取单独一个样本进行计算梯度，所以波动会很大，每次图像基本不一样）来计算的，这样的方式在遇到鞍点时可能会停滞不前。，这样的方式可能可以跨过鞍点，使权重继续前进。上述的梯度算法，对于每次权重迭代的大小是由。而随机梯度算法，权重的迭代大小是由。
2025-09-20 12:02:08
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原创 刘二大人-Pytorch深度学习实践-线性模型-笔记与作业02
初始数据集可能并不是严格的在直线上的点集，会是离散的，而我们预设的线性模型是一条严格的直线。范围，尝试找到一个**可能（可能有增或减的趋势）**存在最小权重的范围。为了方便学习，这里选择简化模型，将截距b去掉。读作y_hat，表示预测的值，并不是准确值。而是最终求和后的平均计算，比如MSE的公式。，用于评估模型的泛化能力，防止过拟合。所以线性模型的关键是找到一个合适的。（当然也有其他方法，取绝对值等，w，b，mse，三维绘制。训练集(Traing Set)，以此找到产生最小误差的权重。
2025-09-20 11:57:46
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原创 Conda安装配置与基本使用
比如说我新建的一个环境，里面没有安装pytorch，执行安装命令后，并没有走网络下载，而是使用缓存(Using cached)当你新建一个环境并安装与 其他环境相同的软件包时，Conda 通常不会重复下载和存储相同的包文件，而是会。最最最重要的一步，就算是默认安装在conda的安装路径下，也需要开放这个**/envs**的读写权限。新建两个环境变量（分别是conda的安装路径，和安装路径下的condabin文件夹路径）：类型选择python，找到你设置的conda环境的存储路径下的。
2025-09-19 22:35:41
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原创 Node.js的下载及在Visual Studio Code搭建Node.js开发环境
目录一、下载Node.js二、下载Visual Studio Code三、搭建Node.js开发环境1.切换中文界面2.新建工作文件夹3.新建js文件4.创建并修改lauch.json四、切换js文件运行一、下载Node.js前往官网下载点此下载node.js下载完成后一路next即可（记得修改安装路径）。二、下载Visual Studio Code点此下载Visual Studio Code下载完成后一路next即可（记得修改安装路径）。三、搭建Node.js开发环境1.切换中文界面显
2021-10-24 21:58:04
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原创 JBolt新模块开发流程1
如何在主页中添加新模块一.准备数据库二.生成相应的Model和BaseModel三.生成Controller和Service四.在首页生成模块组件主键一.准备数据库1.还是在jbolt数据库中，新建一个table表 “jb_bookstore”2.设计表，如下图所示，id项一定要有且为主键，自动递增3.完成之后保存即可。二.生成相应的Model和BaseModel1.在cn.jbolt.common.gen包下有一个 JFinalModelGenerator类，直接运行它。生成成功：
2021-09-28 23:47:59
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原创 JBolt在IDEA中的环境搭建
使用IDEA搭建JBolt环境准备在Navicat中导入数据库在IDEA导入jbolt项目准备将hnist-jbolt.zip解压，并找到其中的readme文件夹下的jbolt_mysql_auto.sql数据库文件。在Navicat中导入数据库1.在已连接中新建一个jbolt数据库（注意字符集为utf8），右击选择运行SQL文件，选择准备阶段中找到的jbolt_mysql_auto.sql，点击开始，结束之后刷新，在jbolt数据库中就会出现相应的table表。在IDEA导入jbolt项目
2021-09-28 21:23:34
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原创 Android Studio强制使用androidx的降级（找不到support）/附：用Banner实现图片轮播
Android Studio强制使用androidx的降级/附用Banner实现图片轮播创建新项目这里我们新建一个EmptyAvtivity项目，命名为Banner；可以看到Android Studio强制使用了androidx的库。点击Finish完成创建。删除并添加新依赖1.打开箭头所指文件，并删除框选住的两行声明2.打开箭头所指文件，并删除框选住的依赖；3.删除之后再添加两行：implementation 'com.android.support:appcompat-v7:2
2021-09-24 14:05:55
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空空如也
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