let arr ; arr = [ [ 0, 1 ], [ 2, 3 ] ].reduce( (acc, cur) => { return acc.concat(cur) // 第一次 acc 相当于初始值 [1,2] 第二次就是累加后的值 [1,2,0,1] 第三次输出的值就是 [1,2,0,1,2,3] }, [ 1, 2 ] )
ACID是什么？四种隔离级别？默认隔离级别是？ CAP：一致性 可用性 分区容错性 BASE理论：基本可用 弱状态 最终一致性 （PS：Undo Redo不提交，也就意味数据未写到磁盘只是写到了事务日志内且资源一直被加锁） 2PC？（提交事务请求{可否事务？}；执行事务提交{有No全部rollback并反馈}；） 3PC？（CanCommit{询问是否
魔数 字节码开头的4个字符（U4）表述魔数，魔数为固定值ca fe ba be 大小版本 Jdk版本如1.8.x，x就表示jdk的小版本，小版本是紧跟着魔数后的两个字节U2，大版本是紧跟在小版本后的两个字节U2，如1.8 16进制的34转化为10进制为52，对应java大版本为1.8 常量池 紧跟在版本后面的U2表示常量池
reduce() 方法接收一个函数作为累加器，数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终计算为一个值。reduce() 方法接受四个参数：初始值（或者上一次回调函数的返回值），当前元素值，当前索引，调用 reduce() 的数组。 reduce() 的几个强大用法： 数组求和 var total = [ 0, 1, 2, 3 ].reduce(( acc, cur
假设A代表一个二进制位，则有如下恒等式： A & 0 = 0 A & 1 = A A | 0 = A A | 1 = 1 A ^ 0 = A A ^ 1 = ~A A ^ A = 0 A & ~A = 0 A | ~A = 1 如果 A ^ B = C 则 A ^ C = B B ^ C = A 右移一个有符号数时，高位填符号位。 右移一个无符号数时，高位填0。 只用位运算求绝对值： in
1.数组如何去重 使用reduce方法累加 reduce使用方法小总结： arr.reduce(callback,初始值) 回调中接收四个参数 //previousValue 初始值/返回值 //currentValue 当前处理的值 //index 索引值 //array数组 arr.reduce((previousValue,currentValue,index,array)=>{ //如果没有return
今天在写项目的时候，遇到了一个比价头疼的问题： ifnull............. No function matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts 现在公司用的是postgrepsql数据库，自己用navicat连接的，屁颠屁颠的还当是mysql的函数语法来用的，扣了半天，
话不多说我直接上代码，不懂的加我QQ：1260814407，我为了验证state_dict的使用方法，全连接的时候写的有点不一样，之后我会试试其他模型的迁移学习，看看有没有什么更好的办法，字典实在是用的太不习惯了，python我唯一能忍受的就是列表了，别的都好难用。 1 import torch 2 import torch.nn as
AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用，它有三个参数:输入类型(IN)、累加器类型(ACC)和输出类型(OUT)。 输入类型是输入流中的元素类型，AggregateFunction有一个add方 法可以将一个输入元素添加到一个累加器中。该接口还具有创建初始累加器(createAccumulator方法)、将两
训练：model.fit()函数 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, va
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import os,sys import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.prepro
关于MPU6050计算竖直平面的物体倾角问题的记录 MPU6050的官方DMP是可以测量航向角的，但是它的航向角在没有磁力计的校正下会自增，只能加入一些滤波算法进行一些校正，比如卡尔曼滤波或者互补滤波等，但是这些都不能消除长时间的测量带来的角度自增的问题。而且测量竖直平面的物体
我们使用的数据集为tesnflow2自带的的电影评论数据集imdb 加载数据集，第一次加载的时候可能要到外网下载数据，比较慢，我放在网盘里，下载链接：https://pan.baidu.com/s/1tq_kO3tlDmwn-CMTCBrpLw 提取码：4r7f 下载后将其拷贝到 data = keras.datasets.imdb #限定读取的单词个数 max_w
上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法，特征提取，今天我们讨论另外一种方法，微调模型，这也是迁移学习的一种方法。 微调模型 为什么需要微调模型？我们猜测和之前的实验，我们有这样的共识，数据量越少，网络的特征节点越多，会越容易导致过拟合，这当然不是我们所希望的，但对于那些预先
1.设置IMU仿真代码中的不同参数，生成Allan方差标定曲线 1.1 imu_utils结果运行及分析 在默认参数下，imu_utils的输出信息如下，可以看出，输出信息中只显示了角度随机游走噪声和零偏稳定性噪声，没有角速率随机游走噪声。 waihekor@waihekor-G7-7588:~$ roslaunch imu_utils imu.lau
其他博客： 多层感知机概述：https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/12313804.html 多层感知机从零开始实现：https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/12359167.html 1. 使⽤Gluon来实现上⼀节中的多层感知机。⾸先导⼊所需的包或模块。 # 1.导包 import torch from torch import nn from t
在模型训练部分，为了保证模型的真实效果，我们需要对模型进行一些调试和优化，主要分为以下五个环节： 计算分类准确率，观测模型训练效果。 交叉熵损失函数只能作为优化目标，无法直接准确衡量模型的训练效果。准确率可以直接衡量训练效果，但由于其离散性质，不适合做为损失函数优化神经网
VGG 论文总结一、论文翻译摘要（一）引言（二）ConvNet 配置1. 架构2. 配置3. 讨论（三）分类框架1. 训练2. 测试3. 实现细节（四）分类实验1. 单尺度评估2. 多尺度评估3. 多裁剪图像评估4. 卷积网络融合5. 与最新技术比较（五）结论二、论文笔记（一）网络结构（二）训练细节（三）测试细节三、代码实现（一）VG
其他问题 1. 模型选择、欠拟合和过拟合 1.1 训练误差和泛化误差 1.2 模型选择 1.2.1 验证数据集 1.2.2 \(K\) 折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是\(K\)折交叉验证（\(K\)-fold cross-validation）。在\(K\)折
与学习相关的技巧 参数的更新 SGD \(W \leftarrow W-\eta \frac{\partial L}{\partial W}\) 缺点:如果函数的形状非均向(anisotropic),搜索的路径会非常低效.梯度的方向并没有指向最小值的方向.呈"之"字形向最小值移动,效率低. class SGD: def __init__(self,lr = 0.01):
AlexNet结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别 环境 python3.6， paddlepaddle-gpu 1.6.3.post107 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/21 11:18 # @Author : Zhao HL # @File : alexnet-paddle.py import os, sys from PIL import Image
CPU 机器指令：CPU可以直接识别并执行的命令，所有机器指令构成这个CPU的指令集 RISC：精简指令集计算机 CISC：复杂指令集计算机 无用的多余指令使得指令的运行速度被拖慢 指令简单，在一个时钟周期内完成一条指令 RISC只有LOAD、STORE方式访问存储，而复杂指令集有多种方式访问 RISC指令
from keras.layers import SimpleRNN model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(SimpleRNN(32)) #当结果是输出多个分类的概率时，用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 model.add(layers.Dense(len(int_category), activation='softmax'))
from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(32)) #当结果是输出多个分类的概率时，用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 model.add(layers.Dense(len(int_category), activation='softmax')) #对于输出
from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据，参数5表示每各个单词作为切割小段 model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu')) #参数3表示，上层传下来的数据中，从每3个数值中抽取最大值 model.add(layers.Max
