爱吃冰淇凌的羊驼

解决：1、先将原来的python apt模块进行删除1 sudo apt-get remove --purge python-apt2、安装修复python-apt1 sudo apt-get install -f -y python-apt3、进入文件层1 cd /usr/lib/python3/dist-packages/4、复制1 sudo cp apt_pkg.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so apt_pkg.cpython-3

# 配置清华PyPI镜像（如无法运行，将pip版本升级到>=10.0.0）pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

机器学习中的“向量”是指的只有一列的“矩阵”，这个矩阵有多少行就称其为有多少维度一、行列式性质： 1.某行加上或减去另一行的几倍，行列式的值不变 2.某行乘K，等于K乘此行列式，例如： 3.互换两行，行列式变号 4.两行（列）成比例时，行列式的值为0 5.某行（列）为两项相加减时，行列式可拆成两个行列式相加减。例如：...

在编程模式中一般有两种编程模式1.命令式编程：容易理解，命令语句基本无优化，例如 a=b+c2.符号式编程：涉及较多的嵌入和优化，运行速度有同比提升，用计算流图来表示,上面的语句则可变为:b=tf.constant(1)c=tf.constant(2)a=tf.add(b,c)Tensorflow数据模型：Tensor(张量)Tensorflow数据流图的构成：数据...

今天突然被以前同学人问到什么是机器学习中的’过拟合‘？“过拟合就是训练的时候效果很好损失函数值可以降得很低，但是到测试数据集的时候表现就不那么好了，就是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的，可以加大数据集来进行训练，比如在图像领域可以通过拉伸旋转变换剪裁等等方式来增加训练数据集然后通过Dropout随机清零参数来避免.......“。巴拉巴拉讲了一堆，虽然我很想解释明白，但是.......总感...

最近学习DCGAN在跑程序遇到一个很诡异的问题。程序在Win10上面跑都是正常的，但是通过SVN down到Mac上的时候却报错：'ascii' codec can't encode character '\u7b2c' in position 9: ordinal not in range（128）咦～ 我才搭好的环境连python、tf什么的版本号都一样的，sublime里面的...

因为当时学习python的时候不想使用anoconda这种集成环境，我始终觉得这种集成环境来开发代码感觉不明不白的，感觉心里没底，不知道这个环境是怎样配置的，把一些下载的包放在哪里了，反正就是一系列的问题。所以我义无反顾的选择了看上去比较简单粗暴的方法。直接在系统中安装python3，然后结合sublime编写python程序，通过pip3 install xxx / pip3 list 这种...

我用的系统是MacOS Mojave 10.14.4版本python版本为3.6.8首先在终端里用pip3安装jupyter：pip3 install jupyter --user安装完成后发现网上说的直接在终端输入:jupyter notebook并不管用（貌似Win可以这样打开，但是Mac不行）并提示找不到jupyter这个命令，我寻思着Mac安装了应该是自己配置好...

由于无良狗东在首页给我推荐了英特尔家的神经计算棒，装满骚想法的脑子告诉我，这个东东！有（Bi）点（Ge）意（Hen）思（Gao），于是那只不安分的小手驱使着我一步步走向深渊.......但是......问题就出在但是......我买的时候并没有仔细揣摩牙膏厂的广告含义，来你们随意体会下老英逼的广告宣传语：“基于USB的深度学习推理设备”，乍一看，眸问帖啊，狂拽炫酷吊炸天深度学习...

Ubuntu16.04默认安装了Python2.7和3.5请注意，系统自带的python千万不能卸载！输入命令python按Ctrl+D退出python命令行输入命令sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6按Enter确认输入命令sudo apt-get update输入命令sudo apt-get install...

梯度：高数的知识，是个向量，每点只有一个梯度。梯度的方向：与这个函数在该点增长最快的方向一致。梯度的大小：|梯度|=max(方向导数)。梯度下降法：求损失函数最小值。求解步骤是：先对f(x)求梯度△，再向着和梯度相反的方向移动x，不断移动，直到两次迭代算出来的f(x)差值基本上不变了，就算迭代收敛了，完成。因此每次迭代就把x更新成x-λ△，就是x-步长×梯度。梯度消失：靠近输出层...

1.安装CUDA10建议前往官网下载选择对应的版本下载并安装：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal。我选择ru...

报错信息：问题解决及原因分析：首先确定自己所选择的python环境是正确的，也就是在terminal终端是可以执行import mxnet的。如果环境不正确，则在pycharm下：File->Settings->project interpreter中修改环境成所需要的环境。问题原因：因为我安装的是gpu版本的mxnet，所以需要加载cuda，但是pycharm没办法加...

最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大...

在终端中输入pip3 install tensorflow回提示一个当先版本匹配不到的错误提示（因为我安装成功了所以不能复现错误提示了，就没有图片了）在终端中输入：pip3 --default-timeout=10000 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.3...

一个例子 Y = [ [ int(x1+x2 < 1) ] for (x1, x2) in X ]对X中的每一组元素(x1, x2)遍历一遍，当满足(x1+x2 < 1)时，就把这个布尔值[True]/[False]转换成int型(1或0)，存放在[ ]里，作为Y的一个元素。...

lambda表达式，通常是在需要一个功能，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。它的作用是为了简化了函数定义的书写形式。使得代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。 lambda所表示的匿名函数的内容应该是很简单的，如果复杂的话，干脆就重新定义一个函数了，就没有必要使用lambda了。 例如求两个变量的加法add = lambda x,...

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。例如：a = [1,2,3]b = [4,5,6]c = [4,5,6,7,8]ipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表输出：[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致输出：[(1, 4...

为什么会用纯Python来实现呢？这种陶（hao）冶（wu）情（yong）操（chu）的做法肯定也不是我自己闲着蛋疼搞着玩的。。。  明明有更好的科学计算库不用，非要纯手写正面硬刚，除了老师用挂科作为威胁还能有谁？下面是一大纯手打的堆理推导... 写的逻辑有些混乱，后续有时间再慢慢整理 觉得麻烦的小伙伴就不用看了，反正我代码里也写的有注释，代码稍后传上github后更新连接--------...

为什么会用纯Python来实现呢？这种陶（hao）冶（wu）情（yong）操（chu）的做法肯定也不是我自己闲着蛋疼搞着玩的。。。  明明有更好的科学计算库不用，非要纯手写正面硬刚，除了老师用挂科作为威胁还能有谁？下面是一大纯手打的堆理推导... 写的逻辑有些混乱，后续有时间再慢慢整理 觉得麻烦的小伙伴就不用看了，反正我代码里也写的有注释，代码稍后传上github后更新连接--------...

不说了，我们来看一下： #-*-coding:utf-8-*- import time import pandas as pd def time_com(i): cum = 0 for test in range(i): for ind in range(i): cum +...

No. 9 DeepfakesNo.8千面神君：用GANs生成以假乱真的人脸接下来，我们要为你介绍一款能够伪造人脸图像的AI——Neural Face。Neural Face使用了Facebook 人工智能研究团队开发的深度卷积神经网络（DCGAN）。研发团队用由100个0到1的实数组成的1个向量Z来代表每一张图像。通过计算出人类图像的分布，生成器就可以用高斯分布（Gaussi...

例子：crate_dir = 'C:/Users/Panda/Desktop/Test' #指定一个路径作为即将创建文件夹的存放位置os.makedirs(crate_dir, exist_ok=True) #创建文件夹-------------经过以上代码，就可以在指定的路径下创建一个名为Test的文件夹---------------想要在创建的Test文件夹中再创建子文件夹tes...

梯度下降　　这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。　　梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。　　下降的含义是代价函数的下降。　　算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。在数据很庞大的时候（在机器学习中，几乎任何时候都是），我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的...

张量的的定义：一个n维的张量就是一维数组中的每一个元素都为（n-1)维的张量举个栗子：一个二维张量，就是一个一维数组里面的所有元素都是一个一维张量一个三维张量，就是一个一维数组里面的所有元素都是一个二维张量这种递归式的定义不是很好理解，如果你觉得以上的说明很晦涩难懂，以下的我的理解为：因为：任何一个常量都是一个0维的张量几维张量就是几维数组一维数组就是一个1维张量二...

学习卷积神经网络之前，听前辈们说过一些关于一次喂入的训练数据集对收敛的影响。当时也半懂不懂的一只耳朵进一只耳朵出就没怎么当回事就过去了。现在真正走到这一步的时候才发现这还是个不小的坑。于是赶紧google了一波并记录下来。------------------------------------先来看一个栗子--------------------------------------...

回归问题是指f(x)是一个连续的值，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。分类问题是指f(x)是一个离散的值，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测。举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。其实回归问题和分类问题的...