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tqlＣ乃汀；贰岗憋！

邏輯回歸（sklearn案例）

三角綠毛怪

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1.特征工程預(yù)處理 即進行歸一化/標準化為什么要進行歸一化/標準化？特征的單位或者大小相差較大喘漏，或者某特征的方差相比其他的特征要大出幾個數(shù)量級护蝶，容易影響（支配）目標結(jié)果华烟，使得...

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1.掌握k近鄰算法的原理翩迈。 定義：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別盔夜。也就是-“物以類聚” 2....

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Scene Graph Detection (SGDet): given images as inputs, predict instance locations, cate...

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服務(wù)器系統(tǒng)：Ubuntu 1. 準備工作： 一般這兩個環(huán)境已經(jīng)配置好了负饲，可以直接跳過堤魁。 服務(wù)器： sudo apt-get install openssh-server 客戶...

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請問一下，從期望到似然函數(shù)J那一步是怎么化簡的呢洞坑？盲链？？

4b8ca153961a 評論自Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理及實現(xiàn)迟杂！

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代碼3個錯誤：
1.self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1),axis=0) 刽沾，你用的pi不斷在采樣，而根據(jù)算法排拷，應(yīng)該是用old_pi采樣侧漓， pi進行多次反向傳播更新參數(shù)，在update的時候才更新給old_pi监氢，這時候old_pi用新的參數(shù)去新一輪采樣布蔗。
2 。kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi,pi) 計算KL時候應(yīng)該是KL(pi浪腐，old_pi)纵揍。可以去對應(yīng)下公式议街。
3骡男，在求pi參數(shù)反向傳播時，計算圖會連old_pi和pi的參數(shù)一切更新傍睹，這時候注意對old_pi進行tf.stop_gradient（）

特芬奇斯拉星人 評論自Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理及實現(xiàn)隔盛！

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PAT原題 ??此題不能使用鄰接矩陣访得，否則內(nèi)存會超限龙亲，得使用鄰接表。解決思路： 連通分支+廣度優(yōu)先遍歷 首先廣度優(yōu)先搜索判斷它有幾個連通分量悍抑。如果有多個鳄炉，那就輸出Error:...

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PAT原題 牛課網(wǎng)上的題目 牛課網(wǎng)的所有測試案例可以通過，但是可能會卡在PAT的第7個測試點搜骡。因為Note that if such a path is not unique...

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A long-distance telephone company charges its customers by the following rules: Making ...

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References https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/lib/rpn/generate_an...

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@阿七_9ddd 我也找不到

遠程訪問服務(wù)器Jupyter Notebook的兩種方法

最近工作站的驅(qū)動崩了拂盯，無法顯示圖形界面，也沒辦法teamviewer了记靡，這時候又需要運行ipython notebook谈竿，咋辦呢团驱，幸好搜羅到兩種方法遠程訪問jupyter n...

ibunny

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