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RSS订阅原创 TensorFlow 的基本概念和使用场景
在TensorFlow中，我们可以构建一个计算图，它可以由多个节点（Nodes）组成，每个节点可以是计算操作（Operation）或者是数据节点（Tensor），节点之间的连接表示计算的流程。深度学习研究：TensorFlow可以方便地构建各种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，研究人员可以利用TensorFlow的高效计算能力和灵活性进行快速实验和模型迭代。教育培训：TensorFlow可以帮助人们更轻松地学习深度学习的知识和应用。
2023-09-10 08:25:57
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原创 numpy的各种复制比较
从结果可以看出来，复制完后，数据一模一样，但是修改某个值后，数据不共享了，不一样了，存储在内空间的id也不一样。很明显，运行结果是a和b存储的数据一样、内存空间不一样。很明显，运行结果是a和b存储的数据、内存空间一模一样。
2023-07-25 14:01:47
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原创 梯度下降算法原理及如何实现学生成绩预测
学习率是梯度下降算法的一个重要参数，控制了每次参数更新的步长。需要注意的是，上述是简化版的线性回归模型和梯度下降算法描述，实际应用中可能会有更多的优化手段和细节。例如，可以使用正则化来防止过拟合，可以采用不同的梯度下降优化算法（如随机梯度下降、小批量梯度下降）等。它的思想是通过迭代的方式，逐步调整参数的取值，使得目标函数的值逐渐减小或增大。随机梯度下降通常具有更快的收敛速度，但由于梯度的随机性，可能存在一定的震荡和不稳定性。其中，参数是需要优化的参数，学习率是固定的，梯度是所有训练样本的梯度之和。
2023-07-25 13:02:33
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原创 NumPy全面知识（创建、切片、运算、聚合、统计等）
NumPy（Numerical Python）是Python中的一个强大的数值计算库。它提供了一个多维数组对象（ndarray）和一系列用于处理数组的函数，使得在Python中进行科学计算变得更加简单和高效。下面是NumPy的主要功能介绍：多维数组对象（ndarray）：NumPy的核心是多维数组对象，它可以表示固定大小、同类型的多维数据，比如向量、矩阵等。使用NumPy可以方便地进行数组的创建、访问、切片等操作。
2023-07-25 11:10:20
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原创 Jupyter notebook编写代码智能提示设置
不管是通过anaconda安装的jupyter notebook，还是通过命令行pip intall jupyter安装的jupyter notebook在编写代码的时候，都没有智能提示的。因为没有安装jupyter_contrib_nbextensions。再回到代码行，在写代码的时候，就会有智能提示了。然后将勾选Hinteriand。
2023-07-25 10:46:58
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原创 Windows XP 系统服务优化设置详解
Windows XP 系统服务优化设置详解（绝对精华） 分享XP_SP2服务详解及优化 XP_SP2服务详解及优化 个人认为XP的优化只有从服务着手，才是真正的优化，网上流传着一些方法，我 觉得根本就是扯淡，例如：修改二级缓存，去掉QoS的20%，加快菜单显示速度等 ，这个要么就是没用，要么就是些心理安慰的障眼法，至于关闭视觉效果我试了 多次，资源占用很微乎其微，没必要去关，我用XP就是因为它好看
2005-05-17 14:33:00
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图书个性化推荐系统的设计与实现springboot.zip
2024-11-03
基于springboot的医护人员排班系统.zip
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2021年国有企业数字化转型场景示范和线路图研究白皮书.pdf
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