http://blog.csdn.net/balabalamerobert/article/category/168910…

http://blog.donews.com/lemur/archive/category/cpython%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%89%96%E6%9E%90/…

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正. 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示. 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值.从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小.而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小,循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值.如果…

1.对象的引用计数 从c代码分析可知,python所有对象的内存有着同样的起始结构:引用计数+类型信息,实际上这些信息在python本体重也是可以透过包来一窥一二的, from ctypes import * class PyObject(Structure): _fields_ = [("refcnt", c_size_t), ("typeid", c_void_p)] a = "this is a string" # 通过id(a)可以获得对…

Python2 基本数据结构源码解析 Contents 0x00. Preface 0x01. PyObject 0x01. PyIntObject 0x02. PyFloatObject 0x04. PyStringObject 0x05. PyListObject 0x06. PyDictObject 0x07. PyLongObject 0x00. Preface 一切皆对象,这是Python很重要的一个思想之一,虽然在语法解析上有些细节还是不够完全对象化,但在底层源码里,这个思想还是贯穿…

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo…

今天要聊的话题可能被大家关注得不过,但是对于 Celery 来说确实很有用的功能,曾经我在工作中遇到这类情况,就是我们将所有的任务都放在同一个队列里面,然后有一天突然某个同学的代码写得不对,导致大量的耗时任务被同时塞进了消息队列里面,这就悲剧了,这直接导致了其他服务长时间不可用,例如发送登录短信验证码无法使用了,还有支付信息无法同步了等等,反正就是造成了一些不小的影响. 当时我们的处理方式就很被动,只能手动连接上 MQ,然后把消息卸掉,其实也就手动将这些消息抛弃掉,从而让其他业务的消息可能正常运…

Django CBV模式的源码解析 通常来说,http请求的本质就是基于Socket Django的视图函数,可以基于FBV模式,也可以基于CBV模式. 基于FBV的模式就是在Django的路由映射表里进行url和视图函数的关联,而基于CBV的模式则是在views.py文件中定义视图类,在视图类中视图函数,如get,post,put,delete等 使用Django新建一个项目,新建一个路由映射 from django.conf.urls import url from django.contr…

一:最近anki vector robot开放了Python SDK,我听到的第一时间就赶快上网查了查,先抛几个官网重要链接吧: Python编程API手册及环境搭建等: https://sdk-resources.anki.com/vector/docs/generated/anki_vector.html anki公司github地址及anki_vectorSDK实现源码,用于理解电脑和vector的通信协议,包含教学例程: https://github.com/anki/vector-py…

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC…