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机器学习基础 --- numpy的基本使用

一、numpy的简介 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。 NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。 Numpy中包含了大量的矩阵运算,所以读者最好具有一点儿线性代数的基础。 二、numpy基本使用 1.导入numpy库并使用numpy的array方法配合Python中的list生成矩阵 import numpy as np vetor = np.array([1,2,3,4]) # 一维 matrix = np.array([ [1,1,1], [2,2,2], [3,3,3] ]) # 二维 print(vetor) print(matrix) 输出: [1 2 3 4] [[1 1 1] [2 2 2] [3 3 3]] 2. 获取矩阵的组成 print(vetor.shape) print...

深度学习精要之CapsuleNets理论与实践(附Python代码)

神经网络于上世纪50年代提出,直到最近十年里才得以发展迅速,正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理,研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展,又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操作。直到最近,Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络(Capsule Networks),它提高了传统方法的有效性和可理解性。 本文将讲解胶囊网络受欢迎的原因以及通过实际代码来加强和巩固对该概念的理解。 为什么胶囊网络受到这么多的关注? 对于每种网络结构而言,一般用MINST手写体数据集验证其性能。对于识别数字手写体问题,即给定一个简单的灰度图,用户需要预测它所显示的数字。这是一个非结构化的数字图像识别问题,使用深度学习算法能够获得最佳性能。本文将以这个数据集测试三个深度学习

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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