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RSS订阅原创 docker中使用git clone出错
起因：在docker镜像中想拉取GitHub仓库，但报timeout，未解决。于是，将镜像文件与主机目录相绑定，通过在主机目录中，git clone 拉取代码后，实时与镜像共享文件，进行复用。
2023-04-26 15:57:33
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原创 执行sudo apt-get update 时出现 ppa 软件包签名错误
执行sudo apt-get update 时出现 ppa 软件包签名错误
2022-11-22 11:04:06
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原创 深度学习入门----04 神经网络的学习
一、损失函数1、为什么需要损失函数？在回答这个问题之前，我们首先要明确的是，损失函数是用来作为我们学习的指标。但是通过上一节的学习，我们发现通过学习数据后得到的参数用在测试参数上与测试标签相对比可以得到一个识别精度，既然有了识别精度，我们为什么不用识别精度作为我们学习的指标而是用损失函数呢？从用途来说，我们得明白指标用来干啥？除了评判学习的效果，最重要的是通过这个指标知道下一次修改参数的方向，就是说通过这个这个指标我要知道下一次我的参数应该要改大还是改小。回顾我们以前学习过的知识，要预测数据变化的方向.
2022-01-19 23:39:10
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原创 c 语言过渡到 c++
一、语法升级1、引用：（1）、表语句：&b = a 的形式，在c++语言中这种形似的写法，b是a的别名，b与a指向同一片地址，并且存有相同的值。#include <stdio.h>int main(){ int a = 100; int &b = a; printf("a = %d\n", a); printf("b = %d\n", b); printf("add: a = %p\n", &a); printf("add: b = %p\n.
2022-01-18 12:38:47
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原创 深度学习入门——03 MNIST手写数字图像集识别实验
MNIST是机器学习中最有名的数据集之一，由0~9的手写数字图像构成，在下面实验中利用在上一篇初始神经网络中所学习到基本框架做一个简单实验，下面代码中许多基于《深度学习入门 基于Python的理论与实现》这本书提供的源码及资料，此文仅作文个人学习笔记，如有侵权，联系删除。下面实验主要是为了验证之前学习的神经网络的基本框架，用上述书中所提供的权重和偏置参数，对数据集中的测试图像做一个测试。1、逐张图像进行学习：（1）load_mnist函数：normalize:是否将图像正规化为0.0-1.0的值，.
2022-01-15 23:04:31
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原创 深度学习入门--02 初识神经网络
1、神经网络的结构神经网络的结构类似与上一章所讲的两层感知机。具体分为输入层、隐藏层和输出层。分别称为第0、1、2层。首先与感知机不同的是，神经网络引入了激活函数，激活函数可用h(a)来表示，a为加权输入信号与偏置的总和。2、引入激活函数：（1）、感知机中的一旦输入加权超过临界值就会切换输出，这样的函数称为阶跃函数，可以用一下代码表示：def step_function(x): y = x > 0 return y.astype(np.int32)x = np.array.
2022-01-13 18:09:00
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原创 0-2 pandas 复习
1-1 初识pandas创建序列s = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 44, 1])print(s)""" 0 1.0 1 3.0 2 6.0 3 NaN 4 44.0 5 1.0 dtype: float64"""创建日期型数据，并增长六个日期date
2022-01-12 23:17:42
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原创 0-1 numpy 复习
这里写自定义目录标题0-1 numpy 复习0-1 numpy 复习```python```import numpy as np# 0-1 array的创建array1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array1)# 矩阵的维度print("number of dim:", array1.ndim)# 矩阵的形状print("shape:", array1.shape)# 矩阵的大小print('size:', array1.size)
2022-01-10 15:52:56
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空空如也
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