作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数，也被称之为最小绝对值误差。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 L2范数损失函数，也被称为最小平方误差，总的来说，它把目标值$Y ...
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2020-01-29 16:15:42
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一、异常 万能捕捉异常公式 division by zero 二、深浅拷贝 2.1 拷贝 拷贝/浅拷贝/深拷贝都是针对可变类型数据而言的 如果l2是l1的拷贝对象，则l1内部的任何数据类型的元素变化，则l2内部的元素也会跟着改变，因为可变类型值变id不变 2.2 浅拷贝 如果l2是l1的浅拷贝对象， ...
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2020-01-28 17:29:48
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一、面向对象编程 1、是一类相似功能函数的集合,使你的代码更清晰化，更合理化。 2、面向对象，要拥有上帝的视角看问题。 3、类的结构 class Human: """ 此类主要是构建人类 """ mind = '有思想' # 第一部分：静态属性 属性 静态变量 静态字段 dic = {} l1 = ...
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2020-01-25 18:10:25
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本篇内容有clip_by_value、clip_by_norm、gradient clipping 1.tf.clip_by_value a = tf.range(10) print(a) # if x<a res=a,else x=x print(tf.maximum(a,2)) # if x>a ...
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2020-01-24 23:49:07
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方法很牛逼，直接看题： 给定一个长度为n的字符串，再给定m个询问，每个询问包含四个整数l1,r1,l2,r2l1,r1,l2,r2，请你判断[l1,r1l1,r1]和[l2,r2l2,r2]这两个区间所包含的字符串子串是否完全相同。 字符串中只包含大小写英文字母和数字。 输入格式 第一行包含整数n和 ...
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2020-01-23 12:25:53
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本篇内容包括，tf.norm(张量的范数)、tf.reduce_min/max(最大最小值)、tf.argmax/argmin(最大最小值的位置)、tf.equal(张量的比较)、tf.unique(张量的独特值) 1.tf.norm · 二范数 ||x||2 = (Σxk2)1/2 · 一范数 | ...
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2020-01-23 00:14:09
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1、应用级缓存 1.1、缓存简介： 让数据 更 接近 使用者； 目的 让访问速度更快； 工作机制：从缓存读取数据，如果没有，再从慢速设备读取实际数据 并 同步到缓存； eg:CPU读取数据：CPU >L1/L2/L3 >内存 >磁盘； maven： 本地仓 >中央仓 >远程仓； 1.2、缓存命中率： ...
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2020-01-21 10:41:02
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KNN分类算法：一个样本i与距离样本i最近的k个样本归属于同一类，如果k个样本属于不同的分类，则样本i属于k个中大多数样本所属的那一类 ①距离的定义：分为两种 第一种距离 L1：曼哈顿距离 第二种距离 L2：欧氏距离 ②K：k=1时，退化为最邻近算法；应存在一个k使得算法整体最优 ③算法过程： st ...
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2020-01-20 23:09:34
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#list-->set 列表转换setl1 = [1,2,3,4,5,3,4,5]s1 = set(l1)#tuple-->set 元组转换sett2 = (1,2,3,4,3,2)s2 = set(t2)#set-->list set转换列表s3 = {1,2,3,4}l3 = list(s3)p ...
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2020-01-20 18:52:49
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int[] a = new int[] { 1, 2, 3, 4 }; int l1 = a.Where(i => false).Count(); ...
