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Laravel 前后台共享数据

在视图模板中初始化JS变量。 <script> var app = <?php echo json_encode($array); ?>; </script> 5.5以后可以这么写, 用 @json Blade 指令替代手动 json_encode <script> var app = @json($array); </script> 曾经在多语言项目中这么用过。 <script> window.Laravel = { csrfToken: '{{ csrf_token() }}', Locale: '<?php echo \App::getLocale(); ?>', Languages: <?php echo json_encode( [ 'scaffold' => __('scaffold::t'), 'module_dashboard' => __('module_dashboard::t'), 'module_user' => __('module_user::t'),...

Python机器学习(三):梯度下降法

梯度下降法不是一种机器学习方法,而是一种基于搜索的最优化方法,它的作用的最小化一个损失函数。相应地,梯度上升可以用于最大化一个效用函数。本文主要讲解梯度下降。 假设损失函数为凸函数 1.批量梯度下降 以线性回归为例子,梯度下降法就是不断更新Θ,每次更新的大小就是一个常数乘上梯度。其中这个常数η称为学习率(Learning Rate)。 η 为 Learning Rate 多元线性回归中的梯度下降 求梯度 二元时可以把变化趋势图绘制出来。每一个箭头代表一次迭代。 圆圈为等高线,中间的损失比较小 将梯度的每一项写成向量形式 写成向量形式 为了美观进行变换 同样的,为了加快训练速度,可以将计算过程向量化 X0 恒等于 1 根据之前编写的LinearRegression类,可以用python封装成这种形式 """ Created by 杨帮杰 on 9/29/18 Right to use this code in any way you want without warranty, support or any guarantee of it working E-mail: yangbang...

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