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20210607 TensorFlow 实现 Logistic 回归

0-1 导包 importwarnings warnings.filterwarnings("ignore") importnumpyasnp importtensorflowastf importmatplotlib.pyplotasplt 1-1 构造数据 np.random.seed(999) raw_data=np.random.standard_normal((1000,2))#产生0均值的正态分布 plt.figure(figsize=(8,6))#设置当前图像的长和宽 plt.scatter(raw_data[:,0],raw_data[:,1],marker='o') plt.grid() plt.xlabel('x1') plt.ylabel('x2') plt.show() 1-1-2 现在定义一条直线,进行二分类 defpre(x): return-2.5*x-0.5 #横轴是x1纵轴是x2 x1=np.linspace(-2,2,500)#在-2到2之间,取出500个数 plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x1,pre(x1),...

react源码解析8.render阶段

## react源码解析8.render阶段 #### 视频课程(高效学习):[进入课程](https://xiaochen1024.com/series/60b1b600712e370039088e24/60b1b636712e370039088e25) #### 课程目录: [1.开篇介绍和面试题](https://xiaochen1024.com/courseware/60b1b2f6cf10a4003b634718/60b1b311cf10a4003b634719) [2.react的设计理念](https://xiaochen1024.com/courseware/60b1b2f6cf10a4003b634718/60b1b31ccf10a4003b63471a) [3.react源码架构](https://xiaochen1024.com/courseware/60b1b2f6cf10a4003b634718/60b1b328cf10a4003b63471b) [4.源码目录结构和调试](https://xiaochen1024.com/courseware/60b1b2f...

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