训练一个神经网络,对输入的实数排序,这个难不难? [问题点数:40分]

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ctf解题--看起来有点难
题目nn切,你那水平也就这么点了,这都是什么题啊!!! n解题链接: http://ctf5.shiyanbar.com/basic/inject nn解题nnn安装python环境nsqlmap n安装:https://blog.csdn.net/youb11/article/details/45719423 n使用:https://www.exehack.net/4955.htmln查数据库n...
请设计输出实数的格式,包括:(1)一行输出一个实数;(2)一行输出两个实数;(3)一行输出三个实数实数用"%6.2f"格式输出。
请设计输出<em>实数</em>的格式,包括:(1)一行输出<em>一个</em><em>实数</em>;(2)一行输出两个<em>实数</em>;(3)一行输出三个<em>实数</em>。<em>实数</em>用&quot;%6.2f&quot;格式输出。n使用宏定义出三种表示方式,代码直接调用宏格式进行使用n#include&amp;lt;stdio.h&amp;gt;n#define PR printfn#define NL putchar(’\n’);n#define PRINT1(a) PR(&quot;%6.2f&quot;,a);NLn#def...
中南大学复试上机:容易的题
1011: 容易的题nn时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MBnn题目描述nn大家都很关心考试难易程度。K老师出题有<em>一个</em>规律,在出题之前,他会随机写下<em>一个</em>字符n串,只要<em>这个</em>字符串中能按顺序找到E,A,S,Y四个字母。他出题就会比较简单。你拿到了<em>这个</em>n字符串,请你告诉考试的题目难<em>不难</em>吧。nn<em>输入</em>nn<em>输入</em>数据有多组,每组占一行,由<em>一个</em>字符串组成(字符串的长度不超过1000)nn输出nn对于...
例4.2输入俩个实数按由小到大的顺序输出这俩个数
#include&amp;lt;stdio.h&amp;gt;nint main()n{nfloat a,b,t;nscanf(&quot;%f%f&quot;,&amp;amp;a,&amp;amp;b);nif(a&amp;gt;b)n{t=a;na=b;nb=t;n}nprintf(&quot;%5.2f,%5.2f\n&quot;,a,b);nreturn 0;n}nnn运行结果如下:nnn
自然语言处理(四)神经网络语言模型及词向量
<em>神经网络</em>语言模型n用句子SSS的概率p(S)p(S)p(S)来定量刻画句子。n统计语言模型是利用概率统计方法来学习参数p(wi∣w1…wi−1)p(w_i|w_1\dots w_{i-1})p(wi​∣w1​…wi−1​),<em>神经网络</em>语言模型则通过<em>神经网络</em>学习参数.n统计语言模型的缺点nn平滑技术错综复杂且需要回退至低阶,使得该模型无法面向更大的n元文法获取更多的词信息.n基于最大似然估计的语言模型...
支持向量机与神经网络的区别
二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。 简而言之,<em>神经网络</em>是个“黑匣子”,优化目标是基于经验风险最小化,易陷入局部最优,<em>训练</em>结果不太稳定,一般需要大样本; 而支持向量机有严格的理论和数学基础,基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者,算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。 目前来看,虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法,但后者在很多方面的应用一般都优于前者。 <em>神经网络</em>是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果. 而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服<em>神经网络</em>难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.支持向量机因其特有的优越性在将越来越受到各领域的重视,具有很好的应用前景.
输入一个正数,对该数进行四舍五入到个位数的运算。例如,实数12.56经过四舍五入运算,得到结果13;而12.46经过四舍五入运算,得到结果12。
using System;rnusing System.Collections.Generic;rnusing System.Data.SqlTypes;rnusing System.Linq;rnusing System.Text;rnusing System.Threading.Tasks;rnnamespace _6rn{rn    class Programrn    {rn       
神经网络之感知器与词向量
1. 写在前面本文并不是写词向量如何使用<em>神经网络</em>感知器<em>训练</em>出来的,而是对于词向量,如何使用<em>神经网络</em>模型。本文是入门级,高手可以跳过。2. 词向量自从word2vec火了以后,词向量就变得越来越重要,google的引文统计中,Word2vec的引文数量上万了(一篇3000多,一篇6000多)。那么word2vec到底有什么用?2.1 词的向量表示<em>这个</em>最重要的一点来源于计算语言学,因为我们自然语言处理对
神经网络对于不同的训练样本输出同样的结果解决方法
最近在学习深度学习的知识,如果想学习的话我推荐网易云课堂的吴恩达教授的DeepLearning.ai课程,讲解很详细。我在自学完第一门课程之后,开始使用Python尝试搭建我的第<em>一个</em><em>神经网络</em>。n第一次尝试搭建的是<em>一个</em>四层的<em>神经网络</em>,包含三个隐藏层和<em>一个</em>输出层,节点数分别为4,3,2,1。隐藏层使用的激活函数是tanh,输出层使用的激活函数是sigmoid,因为输出的是<em>一个</em>二元分类标签。但是<em>这个</em>神经...
了解WebService,其实它不难
一、调用公共已发布的webservice,如天气预报、数据归属地区,查询。n以数据归属地区查询为例:n首先打开链接:http://webservice.webxml.com.cn/WebServices/MobileCodeWS.asmx?op=getMobileCodeInfon你可以看到如下图:nnn上面有接口的简介信息,下面是接口测试,mobileCode即为电话号码,useri
一个网站真的有那么难吗?
现在<em>这个</em>互联网时代,什么都跟互联网挂钩,哪怕卖水果都开始用网店了(其实我也想卖水果%&amp;gt;_&amp;lt;%)。下面就讲一下水果哥和水果妹的依托互联网+卖水果的故事。 背景介绍话说再很久很久以前,有两个小伙伴一起合伙卖水果。<em>一个</em>叫做水果哥,<em>一个</em>叫做水果妹。地点是<em>一个</em>普通的小乡村,水果哥只会闷头搞技术,水果妹却是精通运营之道。(怎么一看这么像程序猿跟产品|运营的关系%&amp;gt;_&amp;lt;%,其实他们关系很...
从循环神经网络(RNN)到LSTM网络
从循环<em>神经网络</em>(RNN)到LSTM网络  通常,数据的存在形式有语音、文本、图像、视频等。因为我的研究方向主要是图像识别,所以很少用有“记忆性”的深度网络。怀着对循环<em>神经网络</em>的兴趣,在看懂了有关它的理论后,我又看了Github上提供的tensorflow实现,觉得收获很大,故在这里把我的理解记录下来,也希望对大家能有所帮助。本文将主要介绍RNN相关的理论,并引出LSTM网络结构(关于对tensorf
什么是C语言?到底难不难学?——新手问题篇
近期很多新手问我,老师,c语言具体是什么?难<em>不难</em>学?rn针对<em>这个</em>问题,我想先具体的普及下什么是C语言,C语言到底有什么用?先了解了之后我们在谈它的难度问题。rnC语言是一种计算机程序设计语言。它既有高级语言的特点,又具有汇编语言的特点。它可以作为系统设计语言,编写工作系统应用程序,也可以作为应用程序设计语言,编写不依赖计算机硬件的应用程序。因此,它的应用范围广泛。简单的说C语言是所有想从事it这行
人工什么网络
生成<em>一个</em>新的前向<em>神经网络</em>;对 BP <em>神经网络</em>进行<em>训练</em> ;对 BP <em>神经网络</em>进行仿真 ; 定义<em>训练</em>样本矢量 ;<em>输入</em>矢量 ;绘制<em>训练</em>样本数据点
## Activiti没什么难的
Activiti是工作流框架,是解决企业流程管理的解决方案。那流程是什么呢?我们先来拿<em>一个</em>请假例子来看吧。 比如小明请假,需要找部门主管签字审批,主管之后还要经理签字审批,<em>这个</em>一层层审批流程就是工作流。nn1.activiti的四大核心apin查询部署信息列表和流程定义列表nRepositoryService getRepositoryService();n查询运行的实例的表nRuntimeSe...
学习Java编程语言难不难
学习Java编程语言难<em>不难</em>这是很多希望学习计算机软件开发的人比较纠结的问题。实际上,Java语言是非常易学的,Java语言机遇C语言,却又高于C语言。Java语言简单易学的特性使得大多数程序员很容易学习和使用Java。Java 编程语言是个简单语言,并获得了广大软件开发商的认同,应用非常广泛。要说Java难<em>不难</em>?需要从Java的起源了解Java语言在1990年最早起源于SUN公司的<em>一个</em>内部项目。项...
神经网络调参训练集噪音比例对网络性能的影响
这次用于实验<em>训练</em>集噪音比例对网络性能的影响,网络结构81*60*2,<em>训练</em>集用的是mnist的<em>训练</em>集的0和1,测试集用的mnist的测试集的0和1,学习率固定位0.1,batchsize=20,试验了<em>训练</em>集噪音比例从0%,5%,10%,15%,20%,30%,40%,50%的网络,得到的结果:rnrnrnrnrnrnrnrn网络结构rn81*60*2rn81*60*2rn81*60*2rn81*60
1001·实数运算1
1001: <em>实数</em>运算1时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB Special Judge n题目描述 n【题意】 n <em>输入</em>两个<em>实数</em>a和b,输出它们的和 n【<em>输入</em>格式】 n <em>输入</em>中只有一行,包括两个<em>实数</em>。两个<em>实数</em>间用<em>一个</em>空格隔开。 n【输出格式】 n 只包括<em>一个</em>数,即<em>输入</em>的两<em>实数</em>之和。 n【<em>输入</em>样例】 n1.354 2.269854 n【输出样例】 n3.62
输入一个实数,并输出该数的绝对值
//<em>输入</em><em>一个</em><em>实数</em>,并输出该数的绝对值n#includenint main()n{n int a;n scanf("%d",&a);n if(a>=0)n {n printf("%d\n",a);n }n elsen {n a=a*(-1);n printf("%d\n",a);n }n}n知识
程序设计入门11 三个数之间排序(按a,b,c)输出版
题目描述nn从键盘<em>输入</em>3个<em>实数</em>a, b, c,通过比较交换,将最小值存储在变量a中,最大值存储在变量c中,中间值存储在变量b中,并按照从小到大的顺序输出这三个数a, b, c。nn末尾输出换行。nn<em>输入</em>nn<em>输入</em>以空格分隔的三个<em>实数</em>nn输出nn按照从小到大的顺序输出这三个<em>实数</em>,中间以空格分隔,最小值在前,最大值在后。小数点后保留2位小数。nn注意末尾的换行。nn样例<em>输入</em>nnn3 7 1nn样例输出n...
谁挡了我的神经网络?(一)—— 如何在训练中得到更好的结果
谁挡了我的<em>神经网络</em>?—— 如何得到更好的结果rn博主最近在尝试<em>训练</em>自己新设计的<em>神经网络</em>,但是网络收敛到的损失并不让人满意。于是,博主决定在这里记录下在尝试让网络收敛得更好的过程中,成功与失败的经验(包括实验)。更新于2018.10.26。rnrn写在前面的话:rn虽然有各种各样会影响网络收敛效果的因素,但归根结底还是需要通过实验来检验想法的正确性。可以在实验过程中通过修改迭代次数、随机Seed、超参数(如...
torch入门笔记11:如何训练神经网络
这一节先介绍一些基本操作,然后再对我们前面建立的网络进行<em>训练</em>nnn<em>神经网络</em>的前向传播和反向传播nn n随即生产一张照片,1通道,32x32像素的。为了直观像是,导入image包,然后用itorch.image()方法显示生成的图片,就是随即的一些点。 n n用之前建立好的<em>神经网络</em>net调用forward()方法<em>输入</em>随即生成的图片得到输出的结果,如打印出来的形式,net最后是10个输
输出3行,第一行打印一遍输入的数,第二行打印两遍,第三行打印三遍。 第二行和第三行,用空格分隔同一行的数字。 实数用"6.2f"格式输出。
import java.util.Scanner;npublic class Main {npublic static void main(String[] args) {nScanner scanner = new Scanner(System.in);ndouble x=scanner.nextDouble();nfor(int i=0;i&amp;lt;3;i++){nfor(int j=0;j&amp;l...
1060: 设计输出实数的格式
<em>输入</em> <em>一个</em><em>实数</em>,float范围 输出 输出3行,第一行打印一遍<em>输入</em>的数,第二行打印两遍,第三行打印三遍。第二行和第三行,用空格分隔同一行的数字。<em>实数</em>用"6.2f"格式输出
学习Python爬虫真的不难,只需要明白这四个点!
环境:操作系统:Windows10IDE: PyCharm2018.1解释器:python3.61,只需短短4行或许Python爬虫给大家的感觉就是比较高级,比较牛逼的一项技术,而其实呢,它的核心代码就只有以下几行!(至少对于初学者来说,只需要知道它如何使用)1 import requests # 导入requests模块。如果报错,就是没有安装该模块;安装:鼠标点击红色部分-&amp;gt;【ALT+回...
对函数输入的参数进行升序排序输入参数不固定
对函数<em>输入</em>的参数进行升序<em>排序</em>,<em>输入</em>参数不固定nn题目如下:nnnn思路:利用行数的对象arguments,取出参数,用sort()函数<em>排序</em>nn代码:nnnfunction mySort(){n var tags = new Array();n for(var key in arguments){ //每个函数都有<em>一个</em>this和arguments对象,arguments存放<em>输入</em>的变量n...
我的Java学习-计算器真的很难编程
想要编写<em>一个</em>简单点的四则运算计算器,发现如果不是图形界面的话,用<em>输入</em>的字符串来解析里面的数字和运算符号的方法,真的很难办到,很多的判断语句不知道怎么下手才好。最后出来了<em>一个</em>连半成品都不算的代码。n//10月14日设计简单计算器,原理,从得到的字符串里提取到相应的数字和符号然后进行计算,太复杂目前停止npublic class Test{n public static void main(St...
例【4.2】输入两个实数,按从小到大的顺序输出这两个数。
nnn
用图片数据集训练神经网络 tensorflow
本篇博客主要讲的是如何将自己的图片数据集进行处理,然后搭建<em>神经网络</em>结构,<em>训练</em>数据,保存和加载模型,测试等过程
deeplearning系列(五)实现一个简单的深度神经网络
实现了<em>一个</em>包含两个隐藏层和<em>一个</em>softmax输出层的深度<em>神经网络</em>,<em>训练</em>过程包括逐层贪婪<em>训练</em>和微调两部分。
在mnist数据集上训练神经网络(非CNN)
任务:nn使用tensorflow,构造并<em>训练</em><em>一个</em><em>神经网络</em>,在mnist数据集上<em>训练</em><em>神经网络</em>,在测试集上达到超过98%的准确率。nn要点提示:nn在完成的过程中,综合运用目前学到的基础知识: n- 深度<em>神经网络</em> n- 激活函数 n- 正则化 n- 初始化 n- 摸索一下各个超参数 n - 隐层神经元数量 n - 学习率 n - 正则化惩罚因子 n - 最好每隔几个step就对loss、ac...
tensorflow神经网络批量训练读取数据yield_Model模板
参数说明: nn传入<em>训练</em>数据和标签,设定batch_size数值大小,shuffle表示是否打乱顺序nnndef minibatches(inputs=None, targets=None, batch_size=None, shuffle=False):n assert len(inputs) == len(targets)n if shuffle: n indices...
多级神经网络结构表达文档语义性能更好吗
推导和表示一篇文章的语义对于自然语言处理来说是个很基础也很重要的工作。推导文档语义可以用无监督的方法,也可以用有监督的方法。所谓“无监督的方法”。本文探讨了多层文档结构和单层文档结构<em>神经网络</em>的效果。
一个函数,用选择法对输入的10个字符按由小到大顺序排列。
写<em>一个</em>函数,用选择法对<em>输入</em>的10个字符按由小到大顺序排列。nnnnn#include &amp;lt;stdio.h&amp;gt;n#include &amp;lt;string.h&amp;gt;nvoid stob(char s[]); //定义<em>排序</em>函数nint main()n{n char str[10];n gets(str); ...
如何将图片转化为keras神经网络模型可接受的矩阵并进行训练及测试
.jpg文件分辨率统一nn  将文件夹下的所有.jpg图片统一分辨率,保存到指定目录下并改名为“***(图片类型)_***(原始名称).jpg”,便于.fit()等函数调用以及图片类型的提取。nnn '''n 将jpg图片转换为指定分辨率n jpg_dir:r'E:\py\project\NerualNetwork\jpgtest2'n out_dir:同上n class_...
软件测试岗位入门究竟难不难
在市场需求的影响下,软件测试从业人员越来越多,但依旧有很多人对软件测试岗位并不了解。在很多人的意识里,软件测试是<em>一个</em>非常高深的岗位,软件测试工程师离我们非常遥远,这其实都是因为我们对<em>这个</em>岗位不了解。nn今天我们就一起来探讨一下,软件测试岗位入门究竟难<em>不难</em>?nn首先,学习软件测试是个不错的选择,总体上来说入门难度并不算高,即使计算机基础知识比较薄弱的人,只要通过<em>一个</em>系统的学习过程,也是能够满足软件测...
建站其实并不难,教你一小时搭建一个网站出来,试试看
n n n 今天主要分享是的seo优化里面的必备技能——建站。之所以说是必备技能,是因为在做seo优化的时候需要在建站的基础上去完成一些操作,比如代码标签的优化,文章页面关键词的调取等等……虽然说懂点代码是可以的,但个人认为还是自己学了建站比较方便做seo。很多人都觉得建站很难,包括我在学习之前,也是这么认为了,因为我也是完完全全的零基础。其实呢,建站并<em>不难</em>。今天就分...
神经网络训练方法
正则化rn解决过拟合问题;rn原理,通过减少参数或者使参数缩小的方式使<em>神经网络</em>中部分节点失活,以此来解决高方差问题,又因为损失函数的加入,使结果最终趋向准确。rnrn如下图所示,tanh函数中,当w很小时,z趋向0,激活函数呈现相对线性状态,线性网络的拟合能力差,以此来解决过拟合问题。rnrnrn...
冒泡算法,输入10个数字,按照从小到大的顺序排序
题目:冒泡算法,<em>输入</em>10个数字,按照从小到大的顺序<em>排序</em>rnrnpackage cn.oop.program;rn/**rn * 题目:冒泡算法,<em>输入</em>10个数字,按照从小到大的顺序<em>排序</em>rn * @author 温暖wkrn * 2018.8.16rn */rnimport java.util.Arrays;rnimport java.util.Scanner;rnrnpublic class Test05 {rnrn ...
输入图片的大小对卷积神经网络结构的影响
直接影响最终的全连接层中的<em>输入</em>参数的大小。n1.当<em>输入</em>图片的大小与预<em>训练</em>模型中的不同时:n需经过卷积、池化及全连接层的计算公式得出最终全连接层<em>输入</em>层数的大小。n2.当<em>输入</em>图片的大小与预<em>训练</em>模型中的相同时:n(1)若分类数与预<em>训练</em>模型相同则无需做任何更改。n(2)若分类数与预<em>训练</em>模型中的不同,则更改全连接层中的输出值。nn...
2013年12月15日
时间限制: 1nSec  内存限制: 128 MBn提交: 460  解决: 151n[提交][状态][讨论版]nn题目描述nnn请设计输出<em>实数</em>的格式,包括:⑴一行输出<em>一个</em><em>实数</em>;⑵一行内输出两个<em>实数</em>;⑶一行内输出三个<em>实数</em>。<em>实数</em>用"6.2f"格式输出。nnn<em>输入</em>nnn<em>一个</em><em>实数</em>,float范围nnn输出nnn输出3行,第一行打印一遍<em>输入</em>的数,第二行打印两遍,第三行打印三遍。第二行和第三行,用空格分隔同
安卓开发倒底难不难
实是求是的说啊,哥真是个70后,现如今四十出头了。用了十几年的delphi 和C语言开发。对JAVA不甚了解,对安卓开发更是心生畏惧。但一次来客户看我们的软件产品,直接给我说这软件界面太死板了,完全不符合现在的潮流嘛。建议我啊,还是改用其它语言开发吧。delphi 实在是太好了,也确实是有一点out了。没有办法,被逼无赖学起了android开发。我用的是eclipse开发环境。买了一本书就一步...
神经网络训练技巧讨论:为什么需要标准化
本文关注:对于<em>神经网络</em>(主要是全连接网络+SGD)的学习<em>训练</em>,标准化有什么好处(加速收敛),以及为什么有这样的好处。本文观点大多总结自lecun98年的论文:Efficient BackProp,详情请参考原论文。翻译以及总结过程如有疏漏,欢迎指教。另需说明的是:<em>神经网络</em>模型多变复杂,这里多是对于一般情况的启发性讨论,实际使用中需要具体情况具体分析(例如图像领域大多仅减均值,不除方差)。nnnn什...
请设计输出实数的格式,包括:⑴一行输出一个实数;⑵一行内输出两个实数;⑶一行内输出三个实数实数用"6.2f"格式输出。
题目描述rn请设计输出<em>实数</em>的格式,包括:⑴一行输出<em>一个</em><em>实数</em>;⑵一行内输出两个<em>实数</em>;⑶一行内输出三个<em>实数</em>。<em>实数</em>用"6.2f"格式输出。rnrnrn<em>输入</em>rn<em>一个</em><em>实数</em>,float范围rnrnrn输出rn输出3行,第一行打印一遍<em>输入</em>的数,第二行打印两遍,第三行打印三遍。第二行和第三行,用空格分隔同一行的数字。<em>实数</em>用"6.2f"格式输出。rnrnrn样例<em>输入</em>rnrn0.618rnrnrnrn样例输出rnrn
神经网络训练步骤
@TOP<em>神经网络</em><em>训练</em>步骤n总结源于:troubleshooting deep neural networksn1. 确定<em>一个</em>简单的模型n选择<em>一个</em>简单的架构、使用Adam且无正则化、归一化<em>输入</em>、用来解决简单的问题(原问题数据集的子集)n2. 实现算法nv1版中,写尽量少行数的代码,不要超过200行;尽量调用api,而非自己写函数实现;先用于解决<em>一个</em>小的数据集上的问题n2.1 让模型跑起来n注意数据的...
【Stanford CNN课程笔记】6.神经网络的数据预处理
今天我们来讲一讲<em>神经网络</em>的数据预处理。1. 数据预处理数据预处理的方法通常有三种,假设数据矩阵X是<em>一个</em>N*D维的矩阵,N表示样本数目,D表示数据的维度。n0均值 是最常用的预处理方法,就是把数据的每一维-每一维的均值,这样数据就变成0均值的了。在numpy中,<em>这个</em>操作可以写成:X -= np.mean(X, axis = 0)。对于图片来讲,我们可以更简单地对所有pixel减去同<em>一个</em>均值(如 X -
Python实现神经网络Part 2: 训练单个神经元找到最优解
解决本系列第一篇:实现forward和BP算法的神经元提描述的第<em>一个</em>“待解决问题”:<em>训练</em>没有找到最优解 n在解决上述问题中,涉及到了随机初始化神经元参数,Adam Optimization寻优方法
C语言 编一程序,从键盘输入一个实数,输出其绝对值。
编一程序,从键盘<em>输入</em><em>一个</em><em>实数</em>,输出其绝对值。n#include&amp;lt;stdio.h&amp;gt; nmain()n{n float fx;n printf(&quot;please input a float:&quot;);n scanf(&quot;%f&quot;,&amp;amp;fx);n if(fx&amp;lt;0)n fx=-fx;n printf(&quot;|fx|=%f&quot;,fx);n}nnnnn...
为什么软件开发有点难?
首先,在写这篇博客之前,我已经从事程序员行业接近2年时间,而推出这篇软文的最大意义算是反思跨入程序<em>这个</em>行业的所思所想。软件开发过程更多地是<em>一个</em>复杂(Complex)问题。在<em>一个</em>产品被开发出来之前,不确定性非常高,团队(包括业务人员和技术人员)对产品的知识也是最少的,而且需要大量的学习和尝试才可以明确下一步可能的方向。不幸的是,很多时候我们需要在一开始(不确定性最高的时候)就为项目做计划。这种从传统...
计算机网络,不难
1 数据以帧的形式通过网络协议在网络设备之间进行传输。 n2 帧:是由组成
基础算法—几种线性时间排序
本次我们讨论3种线性时间复杂度的<em>排序</em>算法:计数<em>排序</em>、基数<em>排序</em>和桶<em>排序</em>。 n一、计数<em>排序</em> n 计数<em>排序</em>假设n个<em>输入</em>元素中的每<em>一个</em>都是在0到k区间内的<em>一个</em>整数,其中k为某个整数。当k=O(n)时,<em>排序</em>的运行时间为O(n)。 n计数<em>排序</em>的思想是:对每<em>一个</em><em>输入</em>元素x,确定小于x的元素个数。利用这一信息,可以直接把x放到它在输出数组中的位置上了。(要注意有几个元素相同时的情况) n在计数<em>排序</em>算法代
batch size 对神经网络训练的影响
先说结论:batch size并不是越大越好,也不是越小越好nbatch size直观上决定了一次喂给<em>神经网络</em>的样本数n引用怎么选取<em>训练</em><em>神经网络</em>时的Batch size?中的一张图片说明batch size的影响:nn如果使用 Gradient Descent,那么每一步的更新都会向类似于黄线那种,同时满足 6 个样本的 去贴近 (不是一步到位,而是通过迭代一点点更新变形n如果使用 Stocha...
神经网络图像输入零均值化的作用
<em>神经网络</em>图像<em>输入</em>零均值化的作用n最近有和同学探讨到为什么CNN在做图像识别相关任务时,对图像需要进行零均值化,CS231N里面有进行讲述,但讲得其实不是很清楚,比较难理解,所以在这里做一下较为详细的说明。n1 归一化、标准化和零均值化基本概念n首先介绍一下归一化(Normalization)、标准化(Standardization)以及零均值化(zero-mean)分别的公式和概念。归一化的公式为...
斯坦福cs231n学习笔记(8)------神经网络训练细节(数据预处理、权重初始化)
<em>神经网络</em><em>训练</em>细节系列笔记:nnn<em>神经网络</em><em>训练</em>细节(激活函数)n<em>神经网络</em><em>训练</em>细节(Batch Normalization)n<em>神经网络</em><em>训练</em>细节(<em>训练</em>过程,超参数优化)nnn这一篇,我们将继续介绍<em>神经网络</em><em>训练</em>细节。nnnn一、Data Preprocessing(数据预处理)nn n如图是原始数据,数据矩阵X有三种常见的数据预处理形式,其中我们假定X的大小为[N×D](N是数据的数量,D是它们的维数)。
[机器学习]利用TensorFlow训练一个简单的神经网络
利用TensorFlow<em>训练</em><em>一个</em>简单的<em>神经网络</em>nn我们在这里利用TensorFlow的Eager Execution 来构建模型,这样不用像以前一样创建Graph和Session了,可以使<em>神经网络</em>的<em>训练</em>更加方便快捷,下面以Iris数据集为例来<em>训练</em><em>一个</em><em>神经网络</em>,代码来自谷歌的教程。nnnn#先导入相关的库nfrom __future__ import absolute_import,division...
深度学习3—用三层全连接神经网络训练MNIST手写数字字符集
  上一篇文章:深度学习2—任意结点数的三层全连接<em>神经网络</em> rn  介绍了如何实现<em>一个</em>任意结点数的三层全连接<em>神经网络</em>。本篇,我们将利用已经写好的代码,搭建<em>一个</em><em>输入</em>层、隐含层、输出层分别为784、100、10的三层全连接<em>神经网络</em>来<em>训练</em>闻名已久的mnist手写数字字符集,然后自己手写<em>一个</em>数字来看看网络是否能比较给力的工作。 rn  在正式做之前,还是按照惯例讲几个会用到的知识点。 rn  首先是mnist数...
浅谈对spark的理解
spark中重要的两个概念sparkContext,rdds n1. sparkContext是连接spark分布式集群的入口,在scala shell中默认为“sc” n2. rdds叫做弹性分布式数据集,理解为spark分布式环境中的数据,该数据存储在内存之中 n整个交互过程如图所示:sparkContext从hadoop的hdfs中取数据源,加载到spark中的rdds中,最后对rdds进行相
神经网络训练中图像数据预处理的一些方式(一)
<em>神经网络</em><em>训练</em>中图像数据预处理的一些方式1. crop1. 1 对于有黑色背景的图片,将数据crop在有效区域内对于一些有黑色背景的图片,如下图:这样的图片在做数据预处理的时候,黑色背景的无效区域,带来了很大的运算量开销。面对这种图片,我们一般先将区域限制到它的有效区域。 n代码如下:import numpy as npfrom skimage.filters import threshold_ots
神经网络算法学习---图像数据预处理1
以卷积<em>神经网络</em>进行图像识别为例,常用的<em>输入</em>图像预处理nStep1:ResizenStep2:去均值。此处应注意,是对所有<em>训练</em>样本图像求均值,然后将每个样本图片减去该均值。待预测图片在进行预处理时,也减去该均值(注意不是减预测图片的均值,而是减去所有<em>训练</em>样本图像的均值)nnn归一化处理:图像处理应用中一般不需要归一化处理,因为RGB通道数据范围一直是0~255,天生是归一化的,因此不需要再
实数的绝对值。输入数据有多组,每组占一行,每行包含一个实数。对于每组输入数据,输出它的绝对值,要求每组数据输出一行,结果保留两位小数。
#include rn#include rn#include rnusing namespace std;rnint main()rn{rndouble n,x;rnwhile(cin>>n)rn{ x=fabs(n);rncoutrnreturn 0;rn}
[学习笔记]人工智能-神经网络对数据进行分类,构建二维矩阵
1.对投喂数据进行极值获取,构造更多数据做准备nn示例nnnnplot_decision_regions(x, y, ppn, resolution=0.02)nnndef plot_decision_regions(x, y, classifier, resolution=0.02):n marker = ('s', 'x', 'o', 'v')n colors = ('red',
几句话明白:神经网络中的基本概念batch,epoch,iterations及对训练效果的影响
<em>神经网络</em>中的基本概念batch,epoch,iterations及对<em>训练</em>效果的影响n自己一直很迷糊,这几个关键词也是傻傻分不清楚,为了彻底搞明白,所以用文字记录:nnnbatch:批,一次网络<em>训练</em>读入的数据大小,对于数据集太大时,为了平衡内存效率和内存容量寻找<em>一个</em>最佳平衡,采用分批<em>训练</em>,很明显,number of batches就是分了几批,batch_size就是每一批的大小,称批量数据样本数n...
输入的n个整数进行排序:冒泡排序c++
对<em>输入</em>的n个整数进行<em>排序</em>。1&amp;amp;lt;=n&amp;amp;lt;=100。 rn选择冒泡<em>排序</em>,首先要知道冒泡<em>排序</em>的时间复杂度为o(n^2),空间复杂度为o(n)。本题中n最大为100,时间和空间都可以接受。rnrnrnrn#include&amp;amp;lt;iostream&amp;amp;gt;rnusing namespace std;rnint main()rn{rn int c[100],n=0; //n为1到100rn while(ci...
训练神经网络的全部过程
import tensorflow as tfnfrom numpy.random import RandomStatenbatch_size=8nw1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))nw2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))nx=tf.placehol
关于python 在神经网络训练图像数据预处理时使用的transpose
<em>这个</em>源于本科同学一起讨论的问题。直接正文吧。rn先附上<em>一个</em>博主对该问题的总结:rnrnrnrn转置(transpose)和轴对换rnrn转置可以对数组进行重置,返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作)。rnrnrn转置有三种方式,transpose方法、T属性以及swapaxes方法。rnrnrn1 .T,适用于一、二维数组rnrnIn [1]: import numpy as npnnIn
感知器和神经网络训练(公式推导及C++实现)
感知器感知器是<em>一个</em>二元线性分类器,其目标是找到<em>一个</em>超平面将<em>训练</em>样本进行分隔(分类),其表示为 n n一般使用的激活函数不是阶跃函数,常用的有sigmoid函数(其导数: σ′=σ(1−σ)\sigma' = \sigma(1-\sigma)) n n在1个样本的<em>训练</em>集上代价函数(最小均方误差)通常为 nC=12|a−y|2C = \frac{1}{2} |a - y|^2 n<em>训练</em>过程中步长(学习速率
神经网络训练细节之batch normalization
在对<em>神经网络</em>进行<em>训练</em>的时候,经常涉及到的<em>一个</em>概念就是batch normalization,那么究竟什么是batch normalization,以及为什么在<em>训练</em>的时候要加入batch normalization呢?以下就是我的一些学习心得。rn1、提出batch normalization的原因rn      (1) 我们在对某个<em>神经网络</em><em>训练</em>完成之后,需要测试该网络,那么如果我们的<em>训练</em>集数据与测
java转python难不难
java转python难<em>不难</em>?<em>不难</em>的。npython人说的最多的是:看,短短十行就实现了<em>一个</em>功能;看,不到一百行,<em>一个</em>小程序就跑起来了。njava人想的更多的是设计模式问题:这里这样写,以后可复用性强,可扩展性高,能适配ABCD,能定制化实现EFGH。n有句嘲笑的话是:还没等到扩展,项目就黄了。n但抗住十年还流行的java项目依然有。n学一门语言,就先学深,学透彻,遇到新的需求和业务时,再考虑跨语...
早期深度神经网络的问题
引言nn在<em>神经网络</em>最开始被提出来的时候,人们设计的网络大多是<em>这个</em>样子的nnnn<em>一个</em><em>输入</em>层,<em>一个</em>输出层,<em>一个</em>隐藏层,用这样的网络能够解决很多实际的问题。但是一层隐藏层的网络能够学习到的东西毕竟是有限的,自然而然的人们就想到将网络进行扩展,给<em>神经网络</em>多增加隐藏层,那么<em>神经网络</em>就应该能够学习到更加复杂的模型,就如下所示:nnnn人们发现对于很多问题,增加了一层隐藏层,效果有提升哎,那就就自然而然的继续增...
训练神经网络失败的原因(下)
上半部分 n原文链接nnnn4. 没有正则化nn正则化典型的就是dropout、加噪声等。即使数据量很大或者你觉得网络不可能出现过拟合,但是对网络进行正则化还是很有必要的nndropout 通常从设定参数为0.75或0.9开始,根据你认为网络出现过拟合的可能性来调整<em>这个</em>参数。另外,如果你确定<em>这个</em>网络不会出现过拟合,那么可以将参数设定为0.99。nn正则化不仅仅可以防止过拟合,并且在<em>这个</em>随机过程中,...
软件开发难吗?
经常有学弟学妹会问,做软件开发难吗?工资很高吗?前景怎么样?是不是很有前/钱途?诸如此类的问题n     这些问题答案只有第<em>一个</em>有回答的价值,因为答案很明确,就<em>一个</em>字:难!而且非常难!n     你只有解决了会不会的问题才有闲情逸致考虑什么回报啦薪酬啦待遇啦前途啦。首先要保住饭碗,就这么简单。
吴恩达深度学习笔记(17)-神经网络中的多样本向量化实现再理解
多样本向量化(Vectorizing across multiple examples)n在上<em>一个</em>笔记中,了解到如何针对于单一的<em>训练</em>样本,在<em>神经网络</em>上计算出预测值。n在这篇笔记中,将会了解到如何向量化多个<em>训练</em>样本,并计算出结果。n该过程与你在逻辑回归中所做类似(看过的是否还记得??)n逻辑回归是将各个<em>训练</em>样本组合成矩阵,对矩阵的各列进行计算。<em>神经网络</em>是通过对逻辑回归中的等式简单的变形,让<em>神经网络</em>计...
【图像识别】利用BP神经网络做特征向量分类
现在手头没数据集,用之前的几张图片测试了一下。 ndata 数组前两个是同一种树叶: n后两个向量是同一种树叶: n没数据集了,用的差不多的一种树叶对比的,就是上面double x[]的特征: n虽然看面积就知道和第<em>一个</em>相似,程序运行结果:[0.100747, 0.00233442, 0.690329, 1.6875, 0.0483126]:[0.9902157551076237, 0.003078
甲骨文oracle的ocp和ocm认证难不难考?
要获取OCP、OCM认证,必须通过参加Oracle原厂培训(北京、上海、广州)或Oracle正式授权的WDP渠道的学习,才可以拿到Oracle认可的证书。而在广州就有<em>一个</em>家,唯一跟高等院校合作的WDP机构,与高等院校合作无形中就多了一层保障。<em>这个</em>机构就是暨南大学管理学院Oracle企业信息化培训中心(http://www.oracle-gz.com/)。  暨南大学管理学院Oracle企业信息化培
用简单神经网络对mnist数据集进行训练以及预测并得出精度值
代码和相应的理解思路如下:#-*- coding:utf-8 _*- n&quot;&quot;&quot; n@author:bluesli n@file: use_neural_network.py n@time: 2018/06/24 n&quot;&quot;&quot;nn'''n数据层n*784(灰度图只有<em>一个</em>通道,所以是784)ninput_data(n*784)---&amp;gt;(w1,b1)(L1有256神经元)---&amp;gt;(w2,b2)...
rbf神经网络图像识别
rbf<em>神经网络</em>识别图像的算法,通过<em>训练</em>后与对应图片进行仿真。
神经网络学习(二)过拟合
系列博客是博主学习<em>神经网络</em>中相关的笔记和一些个人理解,仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处。nn过拟合nn假如,我们需要拟合一组二维数据。利用这组数据我们<em>训练</em>两个模型:<em>一个</em>线性模型和<em>一个</em>具有12个自由参数的多项式模型,如下图所示nn那,我们该相信哪<em>一个</em>模型呢?没有经过任何<em>一个</em>点的线性模型,还是那个经过了所有数据点的多项式模型呢?如果再添加一些数据,我们就可以清楚地看到哪<em>一个</em>模型更好。显然,...
用tensorflow训练自己的图片集-用TFRecords将代码导入神经网络
之前用过Alexnet,vggnet都成功地跑了cifar-10的数据集,现在想要<em>训练</em>自己的数据。第<em>一个</em>难点就是mnist和cifar10都是已经打好标签压缩好的图片集,用一条命令就能将img和label读出并使用。而<em>训练</em>自己的图像需要自己打上标签并传入<em>神经网络</em>。被困在这里两天多,今天终于搞懂了,其实使用TFRecords很简单。
C++从零实现深度神经网络之三——神经网络训练和测试
本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处。文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/53677630微博:http://weibo.com/xingchenbing 在之前的博客中我们已经实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。可以说<em>神经网络</em>的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用<em>神经网络</em>解决实际
tensorflow训练神经网络-提取MFCC特征
https://my.oschina.net/zzw922cn/blog/544398 这里原作者给出了怎么提取MFCC及其一阶二阶系数,代码也非常详细。rn但是目前已经有python_speech_features<em>这个</em>模块了,rn可以rnpip install python_speech_features 安装rn<em>这个</em>模块下面有mfcc,delta等特征提取方便了很多哦
Python 训练神经网络打乱数据集
index = [i for i in range(len(data))]nnrandom.shuffle(index)nndata = data[index]nnlabel = label[index]
keras入门 ---在小数据集上训练神经网络
针对小数据集的深度学习本文主要探讨一些面向小数据集构造高效、实用的图像深度学习模型的方法 n我经常听到的一种说法是,深度学习只有在你拥有海量数据时才有意义。虽然这种说法并不是完全不对,但却具有较强的误导性。当然,深度学习强调从数据中自动学习特征的能力,没有足够的<em>训练</em>样本,这几乎是不可能的。尤其是当<em>输入</em>的数据维度很高(如图片)时。然而,卷积<em>神经网络</em>作为深度学习的支柱,被设计为针对“感知”问题最好的模型
PHP搜索特定页面关键词问题!这个问题难不难?难!不难!难?不难?难!不难!难?不难?难!不难!难?不难?难!不难!难?不难?……
给定<em>一个</em>网页parent.htm,在此网页上有N(N<30)个超链接,超链接指向的页面分别是son1.htm, son2.htm,...,sonN.htm.rn那么,怎么根据指定的parent.htm找到son1.htm, son2.htm,...,sonN.htm上的关键字(keyword) ?
BP神经网络训练算法的比较(课程小论文)
一、BP<em>神经网络</em>的原理n1.人工<em>神经网络</em>概述n人工<em>神经网络</em>(Artificial Neural Network,简称ANN)由大量神经元广泛互联组成,是人脑功能的某种简化、抽象及模拟。在<em>神经网络</em>中,通过大量神经元之间的相互联系存储知识与信息,神经元之间的相互作用实现知识信息的处理。<em>一个</em>经过<em>训练</em>的<em>神经网络</em>即具备类似人的模式识别、联想记忆的功能。神经元的结构模型如图1-1所示。nn图1-1 人工神经元...
教你用TensorFlow实现神经网络(附代码)
来源:云栖社区rn作者:Pavel Surmenokrnrn本文长度为2600字,建议阅读5分钟rn本文帮助你理解<em>神经网络</em>的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。rnrnrn如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和<em>神经网络</em>的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 rnrnrn如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这
XDU-1153 万神的线段 (排序
读入线段数据后,直接按照“斜率”<em>排序</em>即可,相互平行的线段必定在一起,统计平行的线段为cnt,则这些平行的线段能构成cnt*(cnt-1)/2对平行线段n注意:cnt得用long long;特判斜率不存在的情况;n我将除法转化为乘法,比较斜率,没有精度误差,不过比赛时WA了好久,最后终于发现:dx可能为负值,所以在存储时,若dx为负值,则dx、dy均取相反数
蓝桥杯☆难度题目(6,7题)
1.密码发生器rn    在对银行账户等重要权限设置密码的时候,我们常常遇到这样的烦恼:如果为了好记用生日吧,容易被破解,不安全;如果设置不好记的密码,又担心自己也会忘记;如果写在纸上,担心纸张被别人发现或弄丢了...rn    <em>这个</em>程序的任务就是把一串拼音字母转换为6位数字(密码)。我们可以使用任何好记的拼音串(比如名字,王喜明,就写:wangximing)作为<em>输入</em>,程序输出6位数字。rnrnr
C++中用冒泡排序算法对一个数组中的元素进行排序
》冒泡<em>排序</em>法可以形象地描述为:使较小的值像空气泡一样逐渐“上浮”到数组的顶部,而较大的数值逐渐“下沉”到数组的底部。这种<em>排序</em>技术要排好几轮,每一轮都要比较连续的数组元素对。如果某对数值是按升序排列,那就保持原样。如果按降序排列,就交换它们的值。n       例:n#includenusing namespace std;nvoid bubble(int v[],int size);nint
训练神经网络一般调参步骤
在<em>训练</em><em>神经网络</em>的时候,需要调的参数很多。实际<em>训练</em>的时候如果不按照一定的顺序,会很乱。因此正确有序地调参很重要,需要调节的参数大概有如下几个[1]:nn<em>神经网络</em>的层数n每层神经元的个数n如何初始化Weights和biasesnloss函数选择哪<em>一个</em>n选择何种Regularization?L1,L2nRegularization parameter lambda 选择多大合适n激励函数如何选择n是否使...
神经网络训练的一些建议(Batch Normalization)
数据的归一化nn先放上宏毅大神的图,说明一下我们为什么要做数据的归一化 nnn说明:x2的变化比较大,使用w2方向上就显得比较陡峭(梯度),学习率就不能设置得过大。nnnnBatch Normalizationnnnn为什么要有batch normalization nnn主要是避免internal covariate shift,如图所示,输出上下波动太大(如同第二个人)的话会影响整个模型的<em>训练</em>...
深层神经网络参数初始化方式对训练精度的影响
本文是基于吴恩达老师《深度学习》第二周第一课练习题所做,目的在于探究参数初始化对模型精度的影响。文中所用到的辅助程序在这里。
神经网络及卷积神经网络训练——反向传播算法
<em>神经网络</em>的<em>训练</em>过程,就是通过已有的样本,求取使代价函数最小化时所对应的参数。代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的误差,最小化的求解一般使用梯度下降法(Gradient Decent)或其他与梯度有关的方法。其中的步骤包括:n初始化参数。n求代价函数关于参数的梯度。n根据梯度更新参数的值。n经过迭代以后取得最佳参数,从而完成<em>神经网络</em>的<em>训练</em>。
两层卷积神经网络训练mnist数据集
简单的介绍一下构造的的<em>这个</em>比较简单的<em>神经网络</em>的结构,首先,我们<em>这个</em><em>输入</em>依然是n个样本然后一张图片是784个像素点。第一层我们希望输出是64个特征图,所以我们设定有64个3*3大小的滤波器(卷积核)要注意我们这里的卷积核的深度为1,依赖于灰度图,所以我们<em>输入</em>图像的深度也为1,所以我们要保证卷积核和<em>输入</em>的深度是一致的。然后来到了第<em>一个</em>卷积层之后的池化层,我们设定池化的大小为2*2也就是经历<em>一个</em>池化层之...
人工神经网络训练样本的选择方法
人工<em>神经网络</em><em>训练</em>样本的选择一般有三种方法,即随机遍历法、正交设计法和均匀设计方法。
2018科大讯飞校招---争吵
public class Sort {n public static void main(String args[]) {n Scanner sc = new Scanner(System.in);n String str = sc.nextLine();n char[] chars = str.toCharArray();n int
从感知机到神经网络:Python实现与测试
本文为吴恩达课程的第一次编程大作业,所要建立的模型有两层,<em>输入</em>层的节点数等于图片的像素点数,无隐层。如下图所示: n所需库import numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltnimport h5pynimport scipynfrom PIL import Imagenfrom scipy import ndimagenfrom lr_utils im
七夕礼物-让屏幕开满玫瑰花下载
让电脑屏幕开满玫瑰花的程序,免费共享,提供源代码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sn_explore6688/5917095?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sn_explore6688/5917095?utm_source=bbsseo[/url]
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