yxr：搜集了不少makefile技巧，但是没有一个从头到尾，能够拿来就用的。工作需要，写了一个C++的简单makefile，记录下来，以备使用。 1）Makefile中有不少已经存在的缺省变量，比如CFLAGS，CC，LIBRARY(?) 2） CC = gcc ifdef LOGFILE ERR ...
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2018-08-05 18:35:46
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tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数： 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batc ...
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2018-04-13 13:21:46
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函数功能： 计算 logits 与 labels 的 softmax 交叉熵.## 函数定义```def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name labels=None, ... ...
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2018-03-07 21:38:49
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convolutionLayer：卷积层实现 InnerProductLayer：全连接实现 CPR值 早发现就好了，论文都写完了又发现了。。 如果上层传过来的特征图是20*12*12，本层卷积层大小为50*5*5，本层输出50*8*8，那么单样本前向传播计算量为： calculations（MAC ...
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2017-09-12 22:03:29
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lms算法跟Rosenblatt感知器相比，主要区别就是权值修正方法不一样。lms采用的是批量修正算法，Rosenblatt感知器使用的是单样本修正算法。两种算法都是单层感知器，也只适用于线性可分的情况。详细代码及说明如下：‘‘‘
算法：最小均方算法(lms)
均方误差：样本预测输出值与实际..
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2017-05-07 21:13:20
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在R中，t检验是通过t.test()命令实现的，通过设置该命令中的选项可以完成不同的t检验。首先介绍该命令的常用选项：一、单样本t检验 通过设定mu选项来进行，如> t.test(data2,mu=5) One Sample t-testdata: data2t = 0.25482, df = 15 ...
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2017-03-09 20:27:00
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假设检验分参数假设和非参数假设。 假设 先假设原假设H0，对应的反面叫做备择假设H1。SAS一般沿用的规则是NEYMAN和PEARSON提出的：在控制犯第一类错误的原则下，是犯第二类错误的概率尽量小（即，原假设受到保护，不能轻易否定。若原假设被否定了，其理由一定是充分的）。反过来思考，若为了是假设更 ...
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2017-02-13 23:58:40
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参考学习链接：http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法，建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html（已经被翻译了） 所有文 ...
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2016-11-03 18:16:19
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1.企业基本情况 企业基本情况(打印)与打印模板. 2.财务负责人简历 具有附件图片 3.从表导入导出 导入的操纵步骤： 1.流程发起后，在开始节点导入数据源，点击明细表左上角导入按钮： 注意，此时的明细表中的数据是空的。 2.在弹出导入导出的页面后，选择做好的模版上传： 注意：模版做好之后，必须存... ...
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2016-09-01 11:12:08
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系统全局变量的引用 在系统中有很多的地方需要用到表达式的地方，这些表达式就需要参数与变量，这些参数是以@+变量名。 我们把参数与变量分为全局变量，字段变量。 全局变量： Technorati Tags: 关键字： 开源工作流引擎,驰骋.net工作流引擎,开源表单引擎,ccform,ccflow,jf... ...
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2016-09-01 10:45:12
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