原创 laravel跨域終極解決方案

laravel跨域終極解決方案laravel跨域爲什麼設置裏中間件還會跨域 laravel跨域 使用中間件https://github.com/barryvdh/laravel-cors,使用方法文檔裏有介紹 爲什麼設置裏中間件還會跨

原创 EM算法

思想:        1.根據上一步估計的參數θ和可觀測變量Y估計隱含變量Z的概率分佈        2.對參數θ下觀測結果Y的對數最大似然求Z的期望(此時的θ指的是要估計的參數,未知,Z的概率分佈已在上一步求出)        3.2中

原创 公鑰和私鑰

  講解文章地址:https://www.cnblogs.com/darksir/p/3704198.html 公鑰和私鑰是成對存在的,公鑰加密的內容只有相應的私鑰才能解密,私鑰加密的內容只有相應的公鑰才能解鎖。 公鑰是可以在網絡上傳輸的

原创 概率論基本概念筆記

        數學期望(mean)(或均值,亦簡稱期望)是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和,它反映隨機變量平均取值的大小。 正態分佈:若隨機變量    服從一個位置參數爲    、尺度參數爲    的概率分佈,且其概率密度函

原创 nltk bigram

class BigramAssocMeasures(NgramAssocMeasures): """ A collection of bigram association measures. Each associatio

原创 tensorflow保存加載多個模型

#保存加載過個模型時要注意必須指定Graphclass MLP(object): def __init__(self, id): if not os.path.exists('./' + id):

原创 tensorflow保存和加載模型

#basic: #保存 saver = tf.train.Saver(tf.global_variables()) saver.save(sess, 'model_name') #加載 with graph.as_default():

原创 知識空間理論

知識域Q:題目的全集{q1,q2...qn} 知識空間K:Q的全部子集,包括空集 前提≤:q1≤q2表示q1位q2的前提,學生若能解決題目q2,則肯定能解決題目q1 知識狀態k:K的元素,例如{q1,q3},遵守原則若包含q3,則必須包含

原创 tensorflow seq2seq attention源碼解析

源碼解析:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27769667 seq2seq原理:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50550211

原创 防止過擬合

輸入: 1.給輸入添加噪聲; 2.在每個樣本中取多個小樣本 3.旋轉圖片 神經網絡節點: dropout 損失函數: 1. L2正則:使更新後的權重w比不加L2正則的情況小 2. L1正則:使更新後的權重w離0更近 原理:過擬合時權重

原创 斯坦福算法課程

https://web.stanford.edu/class/cs97si/

原创 theano.scan

outputs,updates = theano.scan(fn, sequences=None, outputs_info=None, non_sequences=None, n_steps=None, truncate_gradie

原创 GAN資料

論文合集:https://github.com/zhangqianhui/AdversarialNetsPapers 介紹PPT:http://www.sohu.com/a/121189842_465975 簡介:https://www.

原创 邊緣分佈、聯合分佈和條件分佈

來源:http://blog.csdn.net/xiaocong1990/article/details/72027008

原创 python zip(*args)

c = [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]] d = zip(c) d #output #[([0, 1, 2, 3, 4],), ([5, 6, 7, 8, 9],)] d = zip(*c) #out