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  • TensorFlow 学习笔记2022-04-24 22:02:16

    1.TensorFlow介绍 2.TensorFlow基础知识 备注: 使用图 (graph)来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中

  • AcWing 1875. 贝茜的报复(数学+暴力枚举)2022-02-06 20:59:19

    题目连接 https://www.acwing.com/problem/content/1877/ 思路 我们顺着不太好计算,所以我们反着计算,计算出所有满足条件的奇数个数,然后相乘就好了,复杂度为 O ( N

  • 基于Python的模型的保存、恢复、继续训练2022-01-17 20:00:09

    1. 为什么要保存模型数据? 人生重要的是积累,20岁到了什么程度,在此基础上30岁又达到什么境界,如此积累,不断进步。 你有没有想过,你花半天时间背诵了一页《三字经》,吃了个午饭后,全忘了。 于是,你加大投入,一天一夜背会了整篇《三字经》,结果睡了一觉后又全忘了。 是的,这肯定很痛苦。

  • tensorflow中softmax多分类以及优化器的几个参数实例笔记2021-10-31 19:35:50

    import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline (train_image,train_label),(test_image,test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 加载keras里的fashion_mnist数据 Downloading da

  • tensorflow中过拟合以及网络超参数的选择实例笔记2021-10-31 19:34:44

    import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline (train_image,train_label),(test_image,test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 加载keras里的fashion_mnist数据 train_image =

  • 初学者的 TensorFlow 2.0 教程2021-06-07 18:00:04

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  • HDU 1875——畅通工程再续【最小生成树 && Prime堆优化】2021-04-29 20:32:08

    Problem Description 相信大家都听说一个“百岛湖”的地方吧,百岛湖的居民生活在不同的小岛中,当他们想去其他的小岛时都要通过划小船来实现。现在政府决定大力发展百岛湖,发展首先要解决的问题当然是交通问题,政府决定实现百岛湖的全畅通!经过考察小组RPRush对百岛湖的情况充分了

  • 手写数字识别2021-03-09 15:30:52

    #导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf #载入数据 (x_train,y_train),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() print(x_train.shape) print(y_train.shape) #x_train的数据sha

  • 绿叶惠购商城App2019-02-25 13:51:34

    绿叶惠购商城App,找【坤明:I53微/电7428同号855O】绿叶惠购商城,绿叶惠购系统开发,绿叶惠购系统。绿叶惠购模式,绿叶惠购商城分销系统,绿叶惠购分销商城开发,绿叶惠购商城APP开发,绿叶惠购商城定制,绿叶惠购APP开发 很多微信开发企业,通过微信分销商城软件在2016年赚取了传统企业老板的钱,20

  • 《学习之道》第五章拖延症与砒霜引出的故事2019-02-05 17:42:02

      长达几个世纪以来,杀人者都对砒霜青睐有加。   只要在早餐面包上撒一点,用不了一天你就会痛苦地一命呜呼。   然而,在1875年的德国文理协会第48届会议上,有两个人坐在观众面前,轻松从容地服下了两倍于致命剂量的砒霜。   可想而知,那是大家有多震惊!可第二天,他们又面带微笑,健康

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