台部落Extreme_Programmer

#include<stdio.h> #include<iostream> using namespace std; void MonkeyPeach(); void BinomialArray(); void CrossDessert

2020-06-20 09:13:12

#include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> using namespace std; void Different(); void CircleGame(); int

2020-06-20 08:06:59

#include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> #include<math.h> using namespace std; void StoreGreatNumber()

2020-06-20 08:06:59

部分資料來源於網絡，僅做個人學習之用 Support Vector Machine 目錄 1. Download the CIFAR10 datasets, and load it 2. Preprocessing 3.

2020-06-20 08:06:59

部分資料來源於網絡，僅做個人學習之用 KNN SVM 沒有訓練過程，只是將訓練數據與訓練數據進行距離度量來實現分類。基本原理就是找到訓練數據集裏面離需要預測的樣本點距離最近的k個值（距離可以使用比如歐式距離，k的值需要自己調參），

2020-06-20 07:00:36

今天上午擬錄取確認之後，保研之旅算是結束了，因爲之前從網上獲取了大量前輩們留下的資料，所以雖然本人比較佛系……去過的學校和院系也比較普通……預推免更是沒參加……但也記錄一下方便後人乘涼（如果有人看的話）。南開外出面試

2020-06-20 07:00:36

部分資料來源於網絡，僅做個人學習之用目錄 1. Download the CIFAR10 datasets, and load it 2. Define a K Nearest Neighbor Class 3. Train and

2020-06-20 07:00:36

創建並啓動一個記事本進程 #include<iostream> #include<windows.h> using namespace std; int main () { char InChar; cout

2020-06-02 07:26:41

部分資料來源於網絡，僅做個人學習之用原因內部協變量偏移：深度神經網絡的訓練在訓練時，先前的層的權值參數改變會導致層間輸入值的分佈情況也隨之改變，這就使神經網絡的訓練變得困難。也使我們只能使用較小的學習率、更謹慎的參數初始化，且訓練非線

2020-03-06 00:21:49

部分資料來源於網絡，僅做個人學習之用吳恩達課後作業整合 https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 問題集合課程1_第3周_編程作業（1） # Visuali

2020-02-28 16:02:54

newshell.c #include"command_comm.h" #include"err_msg.h" #include"file_isexist.h" #include<stdio.h> #include<stdlib.h>

2020-02-22 00:00:12

部分資料來源於網絡目錄 0. axis取值 1. stack() 2. hstack() 3. vstack() 4. concatenate() 0. axis取值在numpy中數組都有着[ ]標記，則axis=0對應着最外層的[

2020-02-22 00:00:12

原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1451653 點贊 1 收藏分享文章舉報 Extreme_Program

2020-02-22 00:00:12

#include<stdio.h> #include<iostream> using namespace std; const int N = 12;//定義所求月份/*著名意大利數學家Fibonacci曾提出一個問題：有一對小兔子，從

2020-02-22 00:00:11