1.这里为什么是开集?   2.请问为什么说了是开集马上就说是有界可测函数? 开集为可测集…

本文转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/education/java/j-jython1/index.html 关于本教程 本教程介绍哪些内容? 这个两部分的教程将介绍 Jython 脚本语言,并提供开始开发基于 Jython 的应用程序所需的足够知识.Jython 是 Python 的一种实现,已无缝集成到 Java 平台中.Python 主要在 UNIX 环境中使用,是一种强大的面向对象的脚本语言. Jython 非常有用,因为它运行于 JVM 上…

3.1.JSP概述 Jsp页面实在jsp容器中执行的.Servlet容器一般也是JSP容器.比如,Tomcat就是一个Servlet/JSP容器. 第一次请求一个jsp页面时,Servlet/JSP容器要做两件事情: 1.将JSP页面转换成一个JSP页面实现类,这是一个实现javax.servlet.jsp.JspPage接口或其子接口javax.servlet.jsp.HttpjspPage的java类,JspPage是javax.servlet.Servlet的子接口,这样就会使每一个jsp…

人民币和美元是世界上通用的两种货币之一,写一个程序进行货币间币值转换,其中: 人民币和美元间汇率固定为:1美元 = 6.78人民币. 程序可以接受人民币或美元输入,转换为美元或人民币输出.人民币采用RMB表示,美元USD表示,符号和数值之间没有空格 示例1:RMB123 示例2:USD20 TempStr = input() if TempStr[0:3] in ['RMB']: C = eval(TempStr[3:])/6.78 print("USD{:.2f}".format(C…

描述 温度的刻画有两个不同体系:摄氏度(Celsius)和华氏度(Fabrenheit). 请编写程序将用户输入华氏度转换为摄氏度,或将输入的摄氏度转换为华氏度. 转换算法如下:(C表示摄氏度.F表示华氏度) C = ( F - 32 ) / 1.8 F = C * 1.8 + 32 要求如下: (1) 输入输出的摄氏度采用大写字母C开头,温度可以是整数或小数,如:C12.34指摄氏度12.34度: (2) 输入输出的华氏度采用大写字母F开头,温度可以是整数或小数,如:F87.65指摄氏度87.…

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold…

二分~多分~Softmax~理预 一.简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为阈值,凡是大于0.5的样本被认为是正类,小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题.多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n,设置n个输出节点,这样每个样本,神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果,然后我们运用激活函数如softmax,将输出转换为一种概率分布 其中的每一个概率…

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结…

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…

多目标跟踪方法 NOMT 学习与总结 ALFD NOMT MTT 读 'W. Choi, Near-Online Multi-target Tracking with Aggregated Local Flow Descriptor, ICCV,2015'笔记 NOMT这个方法在MOTChallenge2015,MOTChallenge2016库上的结果都算比较好的了,虽然方法比较老了.另外一个显著的特点就是该方法的各种tricks实在是太多,虽没有找到源码,但对作者还真是佩服. 概述 这篇文章…

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有…

一.QuerySet的特点 1.可切片 使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 .它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句. 1 >>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5) >>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5) 不支持负的索引(例如Entry.objects.all()[-1]).通常,查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询…

一.在这里我先简单介绍下虚拟化技术[即在一台电脑上虚拟出子系统,而且可能需要多台服务器进行工作,一般都是linux系统做服务器或者学习研究之用], 二来我们可以有效利用一台pc的资源模拟出终端远程访问服务器的职场工作环境虚拟机配置:1.创建虚拟机,选择典型,依次点下一步出现,该画面 选则稍后安装操系统,下一步,在下面对话框中选择linux,版本选择centos64位下面是为虚拟机命名,起一个自己喜欢的名字就可以,然后指定虚拟机安装目录下面分配虚拟机磁盘大小:20G足以应付后面学习环境,接下来选择…

tctip是一个js插件,作用是在web网页右侧生成一个打赏浮动窗 使用方法 页面使用(多数人的使用方式) 插件下载地址 第一步,引入js 一般引入min版本,即引入tctip-版本号.min.js文件在当前项目中即dist/tctip-1.0.3.min.js 您可以把此js文件下载到您的服务器合适目录进行引用 您也可以直接使用我提供的静态链接http(s)://static.tctip.com/tctip-1.0.3.min.js <script src="//static.tctip…

做了个音乐播放器 就一直想做个加一个音乐频谱的展示界面 觉的这是一个好玩的东西,可以将耳边动听的声音形象化,仿佛眼前可以看到声音一样. 但是我在文档的开发者指南里没有讲任何有关音乐频谱的东西,最后还是在google的源码示例中找到了. 你可以直接去参看源代码更原滋原味  以下只是个人对着源码的重构和理解 所有以下所讲的功能,均需要在2.3以上的sdk中才能实现. 音频频谱的获取 首先音频的频谱相关的类叫做 android.media.audiofx.Visualizer; 需要权限    <us…

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R…

一."温度转换"问题分析 1.1 温度转换 温度刻画的两种不同体系 摄氏度:中国等世界大多数国家使用 以1标准大气压下水的结冰点为0度,沸点为100度,将温度进行等分刻画 华氏度:美国.英国等国家使用 以1标准大气压下水的结冰点为32度,沸点为212度,将温度进行等分刻画 1.2 需求分析 两种温度体系的转换 摄氏度转换为华氏度 华氏度转换为摄氏度 1.3 问题分析 该问题中计算部分的理解和确定 理解1:直接将温度值进行转换 理解2:将温度信息发布的声音或图像形式进行理解和转换 理解3…

最近在复习人工智能导论,里面介绍了一种逻辑关系语言PROLOG,但这本书里面用到的编译器是Turbo PROLOG,这个编译器早就被淘汰了,我后来找的了它的升级版Visual PROLOG,但一些语法也发生了变化,现在好像用起来不错的是SWI PROLOG ,这里处于复习的目的,把书上关于PROLOG的相关内容保存到这里,下面一些代码我尽可能的使用SWI PROLOG跑一跑,学习一下. 摘自<人工智能技术简明教程>–廉师友 编著 Prolog 概念 Prolog(PROgramming in…

题目:温度转换 II (1) 描述 温度的刻画有两个不同体系:摄氏度 (Celsius) 和华氏度 (Fabrenheit) 请编写程序将用户输入的华氏度转换为摄氏度,或将输入的摄氏度转换为华氏度 转换公式如下,C 表示摄氏度,F 表示华氏度‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬ C = ( F - 32 ) / 1.8‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬…

题目:温度转换 I (1) 描述 温度的刻画有两个不同体系:摄氏度 (Celsius) 和华氏度 (Fabrenheit) 请编写程序将用户输入的华氏度转换为摄氏度,或将输入的摄氏度转换为华氏度 转换公式如下,C 表示摄氏度,F 表示华氏度‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬ C = ( F - 32 ) / 1.8‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪…

一:环境准备 1.python3.6 2.windows环境 3.pycharm 4.allure-pytest 5.allure2.8.0 6.java1.8 allure-pytest快速安装 在cmd中输入 pip install allure-pytest,回车 二:报告生成 第1步:下载allure.zip,下载地址:allure-github: https://github.com/allure-framework/allure2 ,找到对应版本,并下载 第2步:解压allure.z…

一:环境准备 1.python3.6 2.windows环境 3.pycharm 4.pytest-allure-adaptor 5.allure2.8.0 6.java1.8 pytest-allure-adaptor快速安装 在cmd中输入 pip install pytest-allure-adaptor,回车 二:报告生成 第1步:下载allure.zip,下载地址:allure-github: https://github.com/allure-framework/allure2 ,找…

VNC连接cnetos图形化界面 Linux系统在服务器上一般都直接最小化安装,是不安装图形界面的,但是有时候,有一些特殊情况,需要使用图形界面,而下面就利用VNC来实现类似windows的远程桌面功能. gnome桌面 ​ 首先,系统需要有图形界面,可以在安装系统的时候一起安装gnome,或者后面再安装也行. 前提: 需要用gnome桌面,如果服务器安装时使用的最小化安装,那么进行下面操作按章GNOME 桌面 yum grouplist # 列出的组列表里有GNOME Desktop.安装之…

交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离 但是神经网络的输出却不是一个概率分布 softmax回归可以把前向传播返回的结果变成一个概率分布的问题 在tf中,softmax回归参数被去掉了,只是一个额外的输出处理层 也就是说原来的输出被当成了置信度 从交叉熵的公式来来看H(A,B)!=H(B,A)也就是说这个函数是不对称的. H(A,B)表达的是概率分布B来表达概率分布A的困难程度 当交叉熵作为损失函数的时候,A表示的是正确答案,而B表示的则是预测的答案 也就是说交叉熵的值越小,两个概率的分布也就越接近…

实例1: 温度转换 这是"实例"题,与课上讲解实例相同,请作答检验学习效果.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬ 温度的刻画有两个不同体系:摄氏度(Celsius)和华氏度(Fahrenheit).‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬…

温度转换 温度刻画的两种不同体系 1.摄氏度:(中国等世界大多数国家使用) 以1标准大气压下水的结冰点为0度,沸点为100度,将温度进行等分刻画  2.华氏度:(美国.英国等国家使用) 以1标准大气压下水的结冰点为32度,沸点为212度,将温度进行等分刻画 需求分析 - 摄氏度转换为华氏度 - 华氏度转换为摄氏度 问题分析 分析问题: 直接将温度值进行转换 温度数值需要标明温度体系,即摄氏度或华氏度 转换后也需要给出温度体系 划分边界 - 输入:带华氏或摄氏标志的温度值 - 处理:根据温度标志选…

经典的损失函数: ①交叉熵(分类问题):判断一个输出向量和期望向量有多接近.交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,他是分类问题中使用比较广泛的一种损失函数.概率分布刻画了不同事件发生的概率. 熵的定义:解决了对信息的量化度量问题,香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度,第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系.  从统计方面看交叉熵损失函数的含义: Softmax:原始神经网路的输出被作用在置信度来生成新的输出,新的输出满足概率分布的所有要求.这样就把神经网络的输出变成了一个概率分布,从而可以…

Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://www.…

假设网站A有以下功能需求:1,pc端微信扫码登录:2,微信浏览器中的静默登录功能需求,这两种需求就需要用到用户的unionID,这样才能在多个登录点(终端)识别用户.那么这两种需求下用户的unionID该如何获取呢? 1,先看pc端的解决方案 以snsapi_login为scope发起网页授权,先拿网站应用的appid和secret用授权接口获取“网页授权access_token”,再利用“网页授权access_token”通过“拉取用户信息的api接口”拉取用户信息从而获得unionId. 此…

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/mysql_optimised.html MySQL优化聊两句 MySQL不多介绍,今天聊两句该如何优化以及从哪些方面入手,很多运维从业者一说起优化就不知所措,当运营过程中某个参数值到达一定阀值之后,就会出现各种问题,很多运维工程师这时不知所措,第一可能也从来没有处理过类似情况,另一方面业务又紧张,系统不正常,首要任务是解决问题,那没办法只能重启了,我们先不说重启是否可行,比如有些应用可以重启并且解决了问题,但如没有解决…