属性: public function __get($name) // 这里$name是属性名 { $getter = 'get' . $name; // getter函数的函数名 if (method_exists($this, $getter)) { return $this->$getter(); // 调用了getter函数 } elseif (method_exists($this, 'set' . $name)) { throw new InvalidCallException('G…

YII2学习第一天,之前稍微看了看TP,感觉和自己的理念不是很符合,然后转学YII2了. 使用的文档是https://github.com/yiisoft/yii2/tree/master/docs/guide-zh-CN 总结一下:安装YII2,运行了一个小demo,写了CRUD,使用了GII自动生成CRUD代码(很强) 安装的时候使用的composer,还需要github的token,可以在https://github.com/settings/tokens生成一个.…

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group…

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…

Java 打印金字塔 or 打印带数字的金字塔 (Java 学习中的小记录) 作者:王可利(Star·星星) 效果图: 代码如下: class Star8 { public static void main(String[] args) { /* 空格 * 1 2*i-1 3 4-1 4-i *** 3 2 4-2 ***** 5 1 4-3 ******* 7 0 4-4 */ //第一层循环控制的是行数 for(int i = 1;i<=5;i++){ //打印空格数 for(int j=5…

Java 需要记得.了解的关键词 (Java 学习中的小记录)     作者:王可利(Star·星星) 总结:本次随笔,仅且拿来平时翻阅记忆用…

Java学习中,常用的命令管理      作者:王可利(Star·星星) 一．Window中常见的dos命令 在哪里操作dos命令: Win7 ---> 开始  ---->所有程序--->附件---->命令提示符 Win7-->  开始  --->运行  ---->输入cmd 1.1 盘符的切换: 盘符眀+冒号  格式: 盘符: 例子: 想从C盘到D盘 C:/User/xxxx  D: 1.2 文件夹的操作 dir :显示当前文件夹中的所有文件和文件夹. cd 路…

在Java基础学习中,我们刚接触Java会遇到一些词和语句的使用不清的情况,不能很清楚的理解它的运行效果会是怎么样的,如:break,continue在程序中运行效果及跳转位置, 1.先来看看break和continue使用和运行效果的额说明: break:关键字,可以用于任何循环体控制结构,在循环体内执行时,当执行到break时循环会立即终止,并跳到此循环体以后的语句执行. 列如:输出0--10的数当输出到第六位时就不在继续输出了,即是跳出for循环执行for循环体以后的一句. public…

    很高兴能在这里认识大家,我也是刚刚接触后端开发的学习者,相信很多朋友在学习中都会遇到很多头疼的问题,希望我们都能够把问题分享出来,把自己的学习思路整理出来,我们一起探讨一起成长.    今天我在这里简单讲解一下我对学习中集合的理解.很多朋友再写解释的时候,没有从最简单说起,造成了阅读中的困惑,或许我能帮助你对集合有一个新的认识.   首先当我们谈到集合的时候要了解一下集合的具体概念. java集合的概念是相对于数组来说的,那么什么是数组呢?   数组:数组是一段连续存储单元. 每个存储单…

操作系统还在学习中,进度不是非常确定,近期学习到了第13天的中部,由于把ucgui移植上去花了一点时间. 同一时候为了方便代码的兴许管理和分享,也为了学习github的代码管理使用思想, 所以建立了一个github的 repo,github的使用还在学习中,小白一个. 以下是github的地址:https://github.com/cherishsir/ubuntu230os…

1.找出所有的水仙花数: 水仙花数例如:153 的特点: 1^3+5^3+3^=153 而且水仙花数只会是三位数,所以可以利用循环的方式来解决问题,循环条件可以设为: var i = 1;i <=999; i++;因此具体过程如下: var a, b, c;     作用:接受水仙花数的百,十,个位数 for (var i = 100;i <=999; i++){ a = parseInt(i / 100); i百位上的数 b = parseInt(((i / 10) % 10)); i十位上…

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向…

python 基础学习中对于scrapy的使用遇到了一些问题. 首先进行的是对Amazon.cn的检索结果页进行爬取,很顺利,无碍. 下一个目标是对baidu的搜索结果进行爬取 1,反爬虫 1.1 我先对ROBOTSTXT_OBEY进行设置,结果找到了scrapy的默认参数(这里涉及多Python环境下库的调用问题,又是一个坑,另写一篇进行记录).修改无效. 询问后才知道是对scrapy startproject编译过的项目中的setting进行修改 1.2 反爬虫第二关:网址,之前调用的 im…

YII2 console中写定时任务, 想使用其他模块的model, 在 console的yii.php 入口文件中引入其他模块的配置文件, 否者会出现model等命名空间找不到的问题. 还有, 命名空间如果是console\controller不生效, 可能是console的config中又引入了外层公共的config,被后者覆盖了.  所以换成app\controller的时候可以访问 console执行技巧: 命令行执行 执行 : php .\yii.php 看显示的,有可用方法列表: -…

现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象. 首先了解一下dropout的实现原理: 这些理论的解释在百度上有很多.... 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客,主要http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4340293.html 讲解一下用Matlab中的深度学习工具箱怎么实现dropout 首先要载入工具包.DeepLearn Toolbox是一个非常有用的matlab deep learning工…

多讲一个,CSS全称是什么?CSS全称为Cascading Style Sheets,中文翻译为“层叠样式表”,简称CSS样式表又被我们称为CSS样式,CSS样式又被作为一种能制作出各种样式网页的技术统称. CSS架构目标 这时一篇国外译文,谈到了CSS在一定规模项目时的高级应用,关于CSS架构的思想,包括了对CSS的类的使用和命名还有CSS规范还有一些CSS开发示例讲解对比,能认识到较好的CSS开发经验精粹. 说说CSS学习中的瓶颈 一个CSS学习者怎样修炼到高级CSS的一个武功秘籍似得理论介…

机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的. 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义.信息论认为: 确定的事件没有信息,随机事件包含最多的信息. 事件信息的定义为:\(I(x)=-log(P(x))\):而熵就是描述信息量:\(H(x)=E_{x\sim P}[I(x)]\),也就是\(H(x)=E_{x\sim P}[-log(P(x))]=-\Sigma_xP(x)l…

5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的:  …

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中…

过拟合,在Tom M.Mitchell的<Machine Learning>中是如何定义的:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小,但在整个实例分布上h’比h的错误率小,那么就说假设h过度拟合训练数据. 也就是说,某一假设过度的拟合了训练数据,对于和训练数据的分布稍有不同的数据,错误率就会加大.这一般会出现在训练数据集比较小的情况. 深度学习中避免过拟合的方法: Dropout      2012年ImageNet比赛的获胜模型A…

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?(知乎) https://www.zhihu.com/question/38102762…

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================…

本科期间未开展过与之相关的课程,所以初次接触Linux难免有些问题!参照老师给的学习资料中内容,逐步解决了一些问题,但还有一些问题没解决,下面列举出自己遇到的一些问题. 1.在环境变量与文件查找专题中,使用vim命令代开sh文件,界面处于可编辑状态,但在窗口编辑过程中编辑完后的文件无法保存,,,,,,后来使用手动创建的方式分别创建了sh文件和C语言文件,完成后来的实验!但需要解决的问题是vim命令使用后文件如何保存. 2.在环境变量专题中,对于环境变量的具体作用理解的还不是很透. 3.在软件安装…

接着统计学习中knn算法实验(1)的内容 Problem: Explore the data before classification using summary statistics or visualization Pre-process the data (such as denoising, normalization, feature selection, …) Try other distance metrics or distance-based voting Try other…

版权声明:襄阳雷哥的版权声明 https://blog.csdn.net/FansUnion/article/details/28448975 大家都是IT从业者,遇到的问题多少与类似. 假设能把这些问题总结下来,并给出解决方式,相信能够帮助非常多的人. 我在ITFriend发起了一个话题"作为一名IT从业者.你在工作和学习中,遇到哪些问题",有非常多网友给出了非常好的答案. 希望对大家有所帮助. 周琦: 首先说说工作上,作为研发.产品需求不断变更,导致不停的重写代码,这时就须要和产品…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题. 比如在下面的这个问题中: 如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类. 但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据…