前言 最近看了兩本關(guān)于PPT設(shè)計的書-《PPT，要你好看》和《PPT煉成記》嗤堰，終于對制作PPT所涉及的各個知識點(diǎn)有了比較全面的認(rèn)識。 不過，書本雖是看完了，書中的理論和技巧卻...
發(fā)簡信
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關(guān)于PPT配色弊仪，只看這一篇就夠了 -
linux 殺后臺運(yùn)行程序
ps -aux |grep "simv*"查詢后臺運(yùn)行的ID號淹魄，simv*是關(guān)鍵字kill -9 ID殺掉后臺應(yīng)用
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Word2Vec的PyTorch實(shí)現(xiàn)(乞丐版)本文參考：https://wmathor.com/index.php/archives/1443/[https://wmathor.com/index.php/archive...
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【讀論文】Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings系統(tǒng)簡稱：EmbedKGQA發(fā)表會議：ACL 2020研究領(lǐng)域：KBQA作者團(tuán)隊：Indian Institute of Science KBQA旨在通過KG回答自然語言問句...
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變量與字符串
1 變量 (1) 簡單來說是可以被賦值的量(2) 定義變量時甲锡，程序會在計算機(jī)內(nèi)存空間劃分一個內(nèi)存空間給該變量存儲數(shù)據(jù)兆蕉，存儲空間的大小由定義的數(shù)據(jù)類型決定，例如下表： 變量類型...
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已安裝的python庫導(dǎo)出與在另一個電腦上安裝
首先進(jìn)入python運(yùn)行環(huán)境 這種情況下無法將庫文件到處搔体， ：將這樣的語句刪掉恨樟，再運(yùn)行 /home/frdata/fanrong是文件路徑
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@北齋_f02b 時間有點(diǎn)久了孝凌，我沒記錯可以強(qiáng)制拉高拉低方咆，實(shí)現(xiàn)目的就好了
雙通道方波頻率檢測與倍頻輸出
準(zhǔn)備藍(lán)橋杯嵌入式中，昨天與今天我寫了寫藍(lán)橋杯第六屆模擬題雙通道方波頻率檢測與倍頻輸出(密碼是5p0v)蟀架，這道題目難度對于我來說比較大瓣赂，寫起來比較吃力。題目要求鏈接中片拍； 這道題...
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matplotlib繪圖入門詳解給大家分享我收藏的幾個不錯的 github 項目煌集，內(nèi)容都還是不錯的，如果覺得有幫助捌省，可以順便給個 star苫纤。計算機(jī)專業(yè)學(xué)生必須要啃的書籍推薦: https://github....
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使用 pytorch 構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)集
以一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例 1 直接使用 numpy 與 tensor 來構(gòu)建數(shù)據(jù)集 1.1一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 1.2 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu) out: 1.3 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu) 1.3.1 ...
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pytorch學(xué)習(xí)(四)—自定義數(shù)據(jù)集自定義數(shù)據(jù)集 在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型之前，樣本集的制作非常重要钩杰。在pytorch中纫塌，提供了一些接口和類，方便我們定義自己的數(shù)據(jù)集合讲弄，下面完整的試驗(yàn)自定義樣本集的整個流程措左。 開發(fā)環(huán)...
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推薦 | 給每個人的效率小工具
我覺得這些小工具讓我的生活提升了不止一個層次~而且在學(xué)習(xí)和工作中怎披，還能提升工作效率，節(jié)省下不少時間瓶摆。 No.1 云存儲工具 雖然只有一個核心功能：存儲文件凉逛。但是加上云的特性之...
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Design Compiler總結(jié)（Synopsys）2018-08-12 一、作用：RTL ------- > 優(yōu)化過的netlist（logic Circuit）赏壹。 二鱼炒、synthesis flow:綜合過程.png 三、s...
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R - 相關(guān)性分析相關(guān)性分析用于評估兩個或多個變量之間的關(guān)聯(lián)性蝌借。 1. 兩個變量的相關(guān)性分析 參數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn)( parametric correlation ) 皮爾森相關(guān)性分析是一種參數(shù)相關(guān)...
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numpy有關(guān)數(shù)據(jù)處理的一些常見函數(shù)1 使用numpy存儲及提取任意維度的數(shù)據(jù)集 保存數(shù)據(jù)的方法有很多昔瞧，但是現(xiàn)在對于我來說，下面這種是比較好的一種方式菩佑。保存數(shù)據(jù)： np.save('../Cs137data/...
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梯度裁剪自晰、正向傳播、反向傳播稍坯、搭建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1 梯度裁剪 原因： 循環(huán)神經(jīng)?絡(luò)中較容易出現(xiàn)梯度衰減或梯度爆炸酬荞，裁剪的目的就是將梯度限制在一個范圍內(nèi)，避免參數(shù)被拋出很遠(yuǎn)或遠(yuǎn)離極小值的情況瞧哟。公式： 所有模型參數(shù)梯度的元素拼...
