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Tensorflow快餐教程(5) - 范数

矩阵进阶 - 范数 作为快餐教程,我们尽可能多上代码,多介绍工具,少讲原理和公式。但是我也深知这样是无法讲清楚的,毕竟问题的复杂度摆在这里呢。与大家一起在Tensorflow探索一圈之后,我一定要写一个数学基础比较扎实的进一步教程。 范数(norm)初识 一般大学本科的《线性代数》教材中是不讲范数、广义逆这些知识的,需要学习《矩阵论》课程。但是很不幸,深度学习中会频繁用到。所以我们还是要有个基础的概念的。 不管是一个向量,还是一个矩阵,我们在机器学习中都经常需要有一个对于它们大小的度量。对于向量的度量,我们的第一印象就用向量的长度就是了么。换成更有文化一点的名词就是欧基里得距离。这么高大上的距离,其实就是所有的值的平方的和的平方根。我们可以用ord='euclidean'的参数来调用tf.norm来求欧基里得范数。例: >>&g

Java命名规范(通用)

类的名字首字母要大写 例如:class Student 如果是多个单词组成也要每个单词的首字母大写 例如:class StudentOne 工程名和类名的命名方式一致(不能有中文) 包名都要小写 例如:xx.zz.aa 成员变量首字母要小写 如果是多个单词组成首字母小写,接下来单词的首字母大写 例如:int student; int studentOne; 方法的命名和成员变量命名方式一致 例如:public void print(); public void printNumber(); 常量的每个字母都是大写的 例如: final NUMBER; 记住代码规范很重要 好的命名方式是让别人一看到就知道这是什么 让内容自己说话 而不是通过注释来说明

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