原创 PyTorch安裝與基礎概念

Pytorch是Facebook 的 AI 研究團隊發佈了一個 Python 工具包,是Python優先的深度學習框架改進現有的神經網絡。 Pytorch提供了更快速的方法——不需要從頭重新構建整個網絡,這是由於 PyTorch

原创 Python下載網絡圖片方法彙總與實現:含正則,BeautifuSoup及動態爬蟲

本文介紹下載python下載網絡圖片的方法,包括通過圖片url直接下載、通過re/beautifulSoup解析html下載以及對動態網頁的處理等。原文見tmylla.github.io 通過pic_url單個/批量下載 已知

原创 pytorch實現CNN手寫數字識別(MNIST)

導入依賴包 import torch import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import mni

原创 pytorch(二)

numpy實現梯度下降 import numpy as np def func(x,y): return (1-x)**2+100*(y-x**2)**2 #函數對x求導 def dz_dx(x,y): ret

原创 Daily Paper 004: Two Forms of Knowledge Representations in the Human Brain

作者通過先天性盲人和普通人對顏色的認知,判斷得出人腦存在基於感官體驗以及語言和認知推理的兩種知識。DOI:https://doi.org/10.1016/j.neuron.2020.04.010 ​ 導言 “玫瑰花是紅色的”,

原创 MySQL實戰(六個小練習)

練習一 創建Employee表並插入數據 CREATE TABLE Employee( id INT NOT NULL PRIMARY KEY, name CHAR(10), salary INT, departmen

原创 git 常用命令(本地倉庫到遠程倉庫的上傳與更新)

git基本命令,原文見Tmylla’s Blog。 git 上傳本地文件夾到GitHub $ git init $ git add . $ git commit -m "添加註釋" $ git remote add or

原创 Visdom可視化Pytorch訓練過程

使用visdom可視化pytorch訓練過程,原文見Tmylla’s Blog。 ​ visdom Visdom是支持torch和Numpy實時數據可視化工具。Support by feakbooksearch 。 可視化界面

原创 MySQL基礎表操作與表聯結

文章目錄MySQL基礎知識基礎表操作MySQL基本數據類型創建和操縱表插入數據更新和刪除數據表聯結創建聯結叉聯結(cross join)內聯結(inner join)/等值聯結(equijoin)自聯結(self-join)自然聯

原创 用PyTorch實現多層網絡:從感知機到多層神經網絡

神經網絡中有許多的名詞,比如MLP\ANN\CNN\RNN\DNN等,在文章開始之前先給出一個大致說明,免得像我一樣爲了區分多層感知機(MLP)與多層神經網絡的概念搜索半天資料。 首先,深度前饋網絡(deep feedforwar

原创 【Little Tips】Protege-5.2.0下載與安裝

在王昊奮老師的“知識圖譜”課程中,第二講“知識表示與知識建模”中提到Protege,便想要安裝嘗下鮮。 Protégé軟件是斯坦福大學醫學院生物信息研究中心基於Java語言開發的本體編輯和知識獲取軟件,或者說是本體開發工具,也是

原创 MySQL導出導入csv文件

文章目錄導出csv文件導出數據到csv基本語句"secure-file-priv"錯誤原因及解決方法MySQL的重啓mysql導出目錄的進一步說明導入csv數據導入數據基本LOAD DATA 語法Duplicate entry '

原创 sublime+anaconda的使用(自留待查)

讓你用sublime寫出最完美的python代碼–windows環境 Python開發工具:Anaconda+Sublime sublime Text 些許使用配置

原创 linux基本命令操作(適合入門練習)

cd命令:切換目錄 切換到目錄“/usr/local” cd /usr/local 切換到當前目錄的上一級目錄 cd .. 切換到當前登錄Linux系統的用戶的自己的主文件夾 cd ~ ls命令:查看文件與目錄

原创 知識圖譜發展報告(2018)筆記/思維導圖

《知識圖譜發展報告(2018)》由中國中文信息學會語言與知識計算專委會發布,原報告下載地址爲:知識圖譜發展報告(2018) 《知識圖譜發展報告》是語言與知識計算專委會邀請知識圖譜技術領域專家對本學科方向和前沿技術的一次梳理,並在