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手写STL,卡常专用. node为变量类型,可以自由定义,以下不再赘述. 1.stack(栈) 开一个数组,和一个top指针,压栈时++,弹栈时--即可. struct stack{ int tp;node st[N]; node top(){return st[tp];} void push(node x){st[++tp]=x;} void pop(){--tp;} bool empty(){return !tp;} void size(){return tp;} ;} }s; 2.queu…

构建自托管的笔记系统 这两年各种笔记系统快速井喷,好像谁都能来掺一脚,app store随便搜索一个关键字就会有一大堆的结果,从老牌的印象笔记,Bear,MWeb,有道云笔记再到新星专注笔记之类,从买断制到订阅制,从全平台到iOS独占,什么样的都有,如果你是一个相对包容的人,那么大牌的笔记软件就足以满足需求,代价是承受不菲的订阅费用以及陈旧的笔记客户端? 我坚信订阅制对软件开发而言是一件有促进作用的好事,能够督促开发者在软件的生命周期里修复问题,并提供更好的在线服务以及售后帮助,但也不能不承认,…

学习JavaWeb之后,只知道如何部署项目到Tomcat中,而并不了解其内部如何运行,底层原理为何,因此写下此篇博客初步探究一下.学习之前需要知识铺垫已列出:Tomcat目录结构.HTTP协议.IO.网络编程(未完善) 1. Tomcat(正版) 笔者称自己手写的Tomcat为盗版,反之则为正版.在手写简易版Tomcat之前,我们来看看如何使用正版的Tomcat 1.1 创建JavaWeb工程 这里以Myeclipse为例 1.2 新建Servlet 新建MyServlet类继承HttpServ…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

前言 最近发现了一个非常不错的Python类库----Gooey, https://github.com/chriskiehl/Gooey 在它的帮助下我们可以非常方便的将一个命令行程序升级成一个图形化界面程序. https://juejin.cn/post/6971218428128411684 我们以之前的这个Python 图片合并pdf的命令行程序作为例子来进行讲解,希望能帮助到大家. 安装 最简单的办法就是用pip进行安装 pip install Gooey 用法简介 只需要在我们的代码…

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…