原创 cuda做卷積和均值池化
#include "device_functions.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "stdlib.h" #
2020-06-21 10:51:39
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原创 數據庫中的EXISTS語句
EXISTS語句的語法： 1、當EXISTS語句中的查詢結果爲非空時返回值爲True 2、當EXISTS語句中的查詢結果爲空時返回值爲False EXISTS語句在關係代數中表示存在。 什麼時候使用EXISTS語句： 1、首先要明
2020-06-21 10:51:39
原创 matplotlib顯示照片
import numpy as np import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook from
2020-06-21 10:51:39
原创 tensorflow持久化數據格式（2）
所有變量的值都存在下圖兩個變量中。 查看這兩個文件的內容： # 查看變量信息 # 讀取checkpoint文件,.data，.index可以省略 reader = tf.train.NewCheckpointReader(r'
2020-06-21 10:51:39
原创 散點圖的大小
plt.scatter(data.x, data.y, s=data.time_slots,alpha=0.5) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show()
2020-06-21 09:51:31
原创 cuda做卷積修改版
#include "device_functions.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "stdlib.h" #
2020-06-21 09:51:31
原创 cuda歸約求和最終版
#include "device_functions.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "stdlib.h" #
2020-06-21 09:07:14
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原创 python爬取照片
import requests import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import os import time # 獲得每種品牌的汽車 def get_car
2020-06-21 09:07:14
原创 numpy處理nan
import numpy as np np.random.seed(10) # a = np.random.randint(10, 20, (4, 5)) # a = a.astype(float) # a[:, 1] = 0
2020-06-21 09:07:14
原创 兩個散點圖比較
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rc font = {'family': 'MicroSoft Ya
2020-06-21 09:07:14
原创 cuda做卷積運算最終版本
#include "device_functions.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "stdlib.h" #
2020-06-21 09:07:14
原创 cuda歸約求和初級版
當前代碼的缺點： 1、只能在同一個block做運算 2、只能做所求個數組數爲偶數的計算 #include "device_functions.h" #include "cuda_runtime.h" #include "devic
2020-06-21 09:07:14
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原创 nltk語言包
首先去github上下載安裝包 安裝包下載 下載完成後。將文件夾packages文件夾重命名成nltk_data，並將其放到C:/user/你電腦用戶名下面。 這個是我的地址。
2020-06-21 09:07:14
原创 最小依賴集、最小覆蓋
定義： F中任一函數依賴的右邊只有一個屬性 F中不存在這樣的函數依賴X---->A，使得F與F-{X---->A}等價 F中不存在這樣的函數依賴X---->A，X有真子集Z，使得F與-{X---->A並上{Z---->
2020-06-21 09:07:03