原创 訓練一個簡單的Tensorflow神經網絡模型

以下代碼運行於Google Colaboratory: import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 # 定義神經網絡參數 w

原创 使用Google Colaboratory進行Tensorflow深度學習

Colaboratory作爲Google推出的一項免費雲端深度學習環境服務,由於配置了Tensorflow+GPU深度學習環境,並且使用了Jupyter Notebook編輯器,非常適合深度學習小白作爲入門的工具。 首先你需要註冊一個Go

原创 Ubuntu安裝MySQL

下載mysql community版本: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下載文件位於/home/user/下載/ 安裝mysql: MyComputer:$ sudo apt-get i

原创 MySQL示例數據庫employees.sql安裝使用

最近在看《SQL學習指南》苦於原書沒有提供可以自己練手的數據庫例子,無意中發現了MySQL官方提供的employees.sql示例和書中的例子很是相似,初學者剛好可以來拿練手。 下載地址:https://github.com/datach

原创 Coursera普林斯頓算法課第二次作業

Deque: 使用LinkedList和哨兵節點即可。import java.util.Iterator; import java.util.NoSuchElementException; import edu.princeton.cs

原创 深度學習筆記-客流預測模型-20170627

Radial basis function https://en.wikipedia.org/wiki/Radial_basis_function Radial_basis_function networ

原创 PyTorch時間序列預測GPU運行示例模型

官方Github上給的例子是CPU版本:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time_sequence_prediction下面的代碼將其改爲了GPU版本。除了將網絡模型和輸入遷

原创 使用argparse在終端運行PyTorch模型

argparse教程:點擊打開鏈接使用argparse在命令行運行MNIST圖像分類模型的代碼如下。默認在GPU上運行。在終端輸入 python --epochs 5 <filename.py> 即可指定模型訓練的epoch次數爲5。fr

原创 吳恩達深度學習課程第二部分筆記要點

1-通過迭加計算訓練集上的error來判斷是否high bias,利用驗證集上的error判斷是否high variance; 2-測試階段不用Dropout層;Dropout層是用於預防overfitting的正則化方法; 代價函數J

原创 Matlab導入整個文件夾目錄下txt文檔到數據庫

使用Matlab將指定文件夾下所有txt文檔數據導入MySQL數據庫。 備忘:寫這個程序的目的是爲了將同一目錄下的一百多個txt文檔導入數據庫。文本的命名都是類似的,名稱的最後四位數字用於區分不同文檔。 文檔內的數據格式:每列用空格分隔

原创 使用MikTex和Texmaker進行LaTex寫作

本文主要介紹如何在Windows系統上安裝和配置MikTex和Texmaker,並利用它們編寫LaTex文件。 MikTex下載地址:點擊打開鏈接 Texmaker下載地址:點擊打開鏈接 1.首先安裝MikTex。 按照安裝提示一步步

原创 ubuntu 18.04 LTS配置GPU版PyTorch

1.顯卡驅動http://www.linuxandubuntu.com/home/how-to-install-latest-nvidia-drivers-in-linux驅動下載地址:http://www.geforce.cn/driv

原创 Coursera普林斯頓大學算法課第一次作業

前前後後提交了五次,終於拿到了滿分!總的來說,需要注意的是Timing和Backwash的問題。Timing:PercolationStats.java裏StdRandom.mean()和StdRandom.stddev()都只能調用一次

原创 利用PowerShell把Python 2.x代碼轉化爲Python 3.x代碼

1.Window系統下,在要轉換的代碼所在文件夾按住Shift鍵,鼠標右鍵選擇在當前窗口打開PowerShell或命令行窗口; 2.輸入 2to3 example.py 回車查看example.py中需要修改的部分; 3.輸入 2to3