原创 Python的 numpy中 meshgrid 和 mgrid 的區別和使用
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html 一、meshgrid函數 meshgrid函數通常使用在數據的矢量化上。 它適用於
2019-09-26 19:27:09
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原创 anaconda中的指定虛擬環境python版本升級/切換
網上搜到很多博客都只有conda create/remove，也看見一些網友說複製site-packages，但終究太麻煩.... 但是！！！！我發現了一個懶人妙計！！！！！！！！！！↓ 對於anaconda中新建的虛擬環境，不想卸載重新
2019-09-26 19:27:09
原创 anaconda中的指定虛擬環境python版本升級
對於anaconda中新建的虛擬環境，不想卸載重新安裝，直接升級python版本： 首先anacode prompt進入該虛擬環境，試了下update python不行，輸入指令conda install python=3.6(3
2019-09-26 19:27:09
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原创 python時間序列ARIMA的實現及原理（預測茅臺股票數據）
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/80191243 由（AR模型 I差分 MA模型）三部分組合
2019-09-06 19:33:57
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原创 python科學計算——scipy.optimize
SciPy的optimize模塊提供了許多數值優化算法，下面對其中的一些記錄。 非線性規劃（scipy.optimize.minimize） 一.背景： 現在項目上有一個用python 實現非線性規劃的需求。非線性規劃可以簡單
2019-09-05 19:49:57
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原创 numpy.stack最通俗的理解
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_17550379/article/details/78934529 numpy.stack(arrays, axis=0
2019-08-28 20:40:12
原创 python matplotlib contour畫等高線圖
原文鏈接：https://blog.csdn.net/Mr_Cat123/article/details/80677525 函數畫圖 以z=x2+y2z=x2+y2z=x2+y
2019-08-28 20:40:12
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原创 np.stack/hstack/vstack函數解析
在Python中，經常會用到關於數組的堆疊，如np.stack函數就是一個用於numpy數組堆疊的函數，關於該函數的用法，大都是給出了示例，而沒有分析其中原理，下面會舉例關於np.stack函數的用法，示例和原理。 np.stac
2019-08-28 20:40:11
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原创 深入理解卷積層，全連接層的作用意義
有部分內容是轉載的知乎的，如有侵權，請告知，刪除便是，但由於是總結的，所以不一一列出原作者是who。再次感謝，也希望給其他小白受益。首先說明：可以不用全連接層的。理解1：卷積取的是局部特徵，全連接就是把以前的局部特徵重新通過權值矩陣
2019-03-19 20:03:16
原创 tensorflow中 tf.reduce_mean函數
tf.reduce_mean 函數用於計算張量tensor沿着指定的數軸（tensor的某一維度）上的的平均值，主要用作降維或者計算tensor（圖像）的平均值。 reduce_mean(input_tensor,
2019-03-17 19:50:50
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原创 如何理解卷積神經網絡中的1*1卷積
我們都知道，卷積核的作用在於特徵的抽取，越是大的卷積核尺寸就意味着更大的感受野，當然隨之而來的是更多的參數。早在1998年，LeCun大神發佈的LetNet-5模型中就會出，圖像空域內具有局部相關性，卷積的過程是對局部相關性的一種抽取
2019-03-14 19:16:47
原创 如何理解卷積神經網絡中的權值共享
權值共享這個詞最開始其實是由LeNet5模型提出來，在1998年，LeCun發佈了LeNet網絡架構，就是下面這個： 雖然現在大多數的說法是2012年的AlexNet網絡是深度學習的開端，但是CNN的開端最早其實可以追溯到LeN
2019-03-14 19:16:47
原创 OpenCV座標體系+minMaxLoc的使用細節
相信很多朋友在使用OpenCV的時候會遇到一個小問題，且有時候對這樣的小問題沒有引起足夠的重視，或者通過表面想當然的去編程，所以調試代碼時出現一些莫名其妙的問題，最後發現問題時時間已經過去了一大把。最近我在調試一個項目時就遇到過這種情
2019-03-13 18:18:13
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原创 ReLU爲什麼比Sigmoid效果好，有何不同？
非線性激活函數 • Sigmoid • ReLU (Rectified Linear Unit) ReLU: f(x)=max(0,x)。顯然，輸入信號<0時，輸出都是0；輸入信號>0 的情況下，輸出等於輸入。 ReLU激活函數 R
2019-03-11 18:16:44
原创 【Deep Learning 】深度模型中的優化問題（六）之RMSprop(自適應算法2)
本文是Deep Learning 之 最優化方法系列文章的RMSprop方法。主要參考Deep Learning 一書。 以下節選自個人深度學習筆記。 內容整合來源於網絡與個人理解。 RMSprop 口RMSprop是一種改進的Ada
2019-03-10 03:15:56
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