本节我们将了解神经网络进行非监督形式的学习,即autoencoder自编码 假设图片经过神经网络后再输出的过程,我们看作是图片先被压缩然后解压的过程.那么在压缩的时候,原有的图片质量被缩减,解压时用信息量小却包含所有关键信息的文件恢复出原本的图片. 为什么要这么做呢? 因为当神经网络接收大量信息时,神经网络在成千上万个信息源中学习是一件比较吃力的事.所以进行压缩,从原图片中提取最具代表性的信息,减小输入信息量,再把缩减过后的信息放进神经网络学习,这样学习起来简单轻松许多. 如下图所示,将原数据白…

一.oracle的pl/sql的概念 pl/sql是oracle在标准的sql语言上的扩展,不仅允许嵌入sql,还允许定义变量和常量,允许使用条件语句和循环语句,允许使用例外处理各种错误,这样使得它的功能更强大. 1.过程.函数.触发器是pl/sql编写的 2.过程.函数.触发器是在oracle中 3.pl/sql是非常强大的数据库过程语言 4.过程.函数可以在java程序中调用 优点:增加程序的程序化编程.减少网络传输等.提高安全性.应用程序的运行性能 缺点:移植性不好 二.pl/sql的编程…

内容简介 1.课程大纲 2.第二部分第九课: 实战"悬挂小人"游戏 答案 3.第二部分第十课预告: 安全的文本输入 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算那点事 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串 预处理…

内容简介 1.课程大纲 2.第一部分第九课:函数 3.第一部分第十课预告: 练习题+习作 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算那点事 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串 预处理 创建你自己的变量类型 文件读写 动…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第九课:移动图像 3D空间中移动图像: 你想知道如何在3D空间中移动物体,你想知道如何在屏幕上绘制一个图像,而让图像的背景色变为透明,你希望有一个简单的动画.这一课将教会你所有的一切.前面的课程涵盖了基础的OpenGL,每一课都是在…

Python第九课学习 数据结构: 深浅拷贝 集合set 函数: 概念 创建 参数 return 定义域 www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5782764.html深浅拷贝: 浅拷贝下拷(两层以及两层以上结构)贝会产生影响,单层拷贝不会 1 浅拷贝 浅拷贝,就是只拷贝第一层 2 深拷贝 深拷贝,就是完全复制 集合set (重点) 集合,将不同的元素组合在一起,用{ }括起来 作用:去重 关系测试 注意: 1 无序 2 元素必须是不可变类型(可hase),故无…

Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码 先压缩原数据.提取出最有代表性的信息.然后处理后再进行解压.减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数),从而不断提升自编码模型的能力(也就是还原的准确度) 由于这里只是使用了数据本身,没有使用label,所以可以说autoencoder是一种无监督学习模型. 实际在使用中,我们先训练好一个autoencod…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第九课笔记-----聚合分析Aggregation 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100746129 什么是聚合(Aggregation) 1. elasticsearch 除了搜索以外,提供的针对ES数据进行统计分析的功能 实时性高.Hadoop(T+1) 2.通过聚…

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 系列文章链接 kubebuilder实战之一:准备工作 kubebuilder实战之二:初次体验kubebuilder kubebuilder实战之三:基础知识速览 kubebuilder实战之四:operator需求说明和设计 kubebuilder实战之五:operator编码 kubeb…

接着上一篇文章,<如何用webgl(three.js)搭建处理3D园区.3D楼层.3D机房管线问题(机房升级版)-第九课(一)> 继续讲解关于三维数据中心管线可视化的解决方案. 上一篇我们主要讲解了园区的方案,这一片主要讲解楼层内的以及机房内的可视化管线方案. 因为是继着上一篇文章,这里就不做概念性讲解了. 闲话少叙,我们继着上一篇直接上干货. 1.首先,我们双击某移动楼,进入楼层内部,看一下楼层结构,效果如下: 进入楼层后,线展开显示楼层以及主要管线全貌,然后再合并楼层,隐藏管线. 实现代码…

本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐clone仓库后run cell all就可以了. github地址:https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3 转载请标明原文链接 1 原理 CART(Classification and Regression Trees,分类回归…

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho…

自编码(Autoencoder)介绍 Autoencoder是一种无监督的学习算法,将输入信息进行压缩,提取出数据中最具代表性的信息.其目的是在保证重要特征不丢失的情况下,降低输入信息的维度,减小神经网络的处理负担.简单来说就是提取输入信息的特征.类似于主成分分析(Principal Components Analysis,PAC) 对于输入信息X,通过神经网络对其进行压缩,提取出数据的重要特征,然后将其解压得到数据Y,然后通过对比X与Y求出预测误差进行反向传递,逐步提升自编码的准确性.训练完成…

本节是OpenGL学习的第九个课时,下面将详细介绍OpenGL的多种3D变换和如何操作矩阵堆栈.     (1)3D变换: OpenGL中绘制3D世界的空间变换包括:模型变换.视图变换.投影变换和视口变换. 现实世界是一个3维空间,如果我们要观察一个物体,我们可以: .从不同的位置去观察它.(视图变换) .移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) .如果把物体画下来,我们可以选择:是否需要一种“近大远小”的透视效果.另外,我们可能只希望看到物体的一…

table.hovertable { font-family: verdana, arial, sans-serif; font-size: 11px; color: #333333; border-width: 1px; border-color: #999999; border-collapse: collapse } table.hovertable th { background-color: #c3dde0; border-width: 1px; padding: 8px; borde…

9.1  代价函数 9.2  反向传播算法 9.3  反向传播算法的直观理解 9.4  实现注意:展开参数 9.5  梯度检验 9.6  随机初始化 9.7  综合起来 9.8  自主驾驶 9.1  代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有 m 个,每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y,L 表示神经网络层数, 表示每层的 neuron 个数,SL 表示输出层神经元个数 将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类, 二类分类:=1, y=0 or 1…

第九课时作业 静哥 by 2016.4.18~2016.4.25 1.节点 (1)节点概念:一个节点就是redis集群里的一台redis服务器.一个redis集群是由多个节点(node)组成,最初每个节点是相互独立的,可以理解成都处于一个只包含自己的集群当中,要组建一个真正可用的集群环境,必须将各个独立的节点连接起来. (2)将一个redis服务器以集群模式启动: Redis服务器在启动时会根据cluster-enabled参数选项来决定是否开启集群模式: (3)节点之间相互连接成一个集群: 按…

保护Web应用 在这一章我们将使用切面技术来探索保护应用程序的方式.不过我们不必自己开发这些切面----我们将使用Spring Security,一种基于Spring AOP和Servlet规范的Filter实现的安全框架. Spring Security简介 Spring Security是为基于Spring的应用程序提供声明式安全保护的安全性框架.它能够在Web请求级别和方法调用级别处理身份认证和授权.充分利用了依赖注入和面向切面技术. 理解Spring security的模块 模块 描述…

第 9 课 将数据从microdost sql数据库导出到cvs,excel和txt文件. In [1]: # Import libraries import pandas as pd import sys from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select In [2]: print('Python version ' + sys.version) print('Pandas version ' + pd.__versio…

笨笨长期以来一直使用Origin软件画图和处理数据,但Origin软件没有编程语言的接口.笨笨开发CChart的一个潜在的目标.是想实现Origin软件的功能.当然这是一个不可能达到的目标.Origin软件的功能太强了.笨笨仅仅能膜拜. 下节课将介绍CChart内置的数据处理功能,这是笨笨向Origin的致敬. 在这之前.本节课首先介绍一下CChart内置的数据存取功能. A9.1 CChart数据保存 假定我们绘制了如图的两条曲线. 假设要保存全部曲线数据,请点击右键菜单"曲线数据-->…

今天内容 1.正則表達式 2.数学函数 3.日期函数 4.错误处理 正則表達式: 1.模式修正符 2.五个经常使用函数 另外一个正則表達式的站点:http://www.jb51.net/tools/zhengze.html 正則表達式 1.原子 2.元子符 3.模式修正符 正則表達式函数 1.preg_match(); 2.preg_match_all(); 3.preg_grep(); 4.preg_replace(); 5.preg_split(); 原子: .:代表随意一个字符 \w: 字…

莫烦tensorflow实战教学 1.添加神经层 #add_layer() import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) Wx_plus_b = tf…

ES除了实现前几课的基本查询,也可以实现类似关系型数据库的聚合查询,如平均值sum.最小值min.最大值max等等 我们就用上一课的数据作为参考来举例 聚合查询 sum聚合 sum是一个求累加值的聚合,其作用与关系型数据库中相同. GET /lib4/items/_search { "size": 0, //表示查询多少条文档,聚合只需总和结果,输出文档可以设置为0条 "aggs": { //aggs表示是聚合查询 "price_of_sum":…

关于字符编码 python解释器在加载 .py 文件中的代码时,会对内容进行编码(默认ascill) ASCII(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换代码)是基于拉丁字母的一套电脑编码系统,主要用于显示现代英语和其他西欧语言,其最多只能用 8 位来表示(一个字节),即:2**8 = 256-1,所以,ASCII码最多只能表示 255 个符号. 关于中文 为了处理汉字,程序员设计了用于简体中文的GB2312和用于繁体…

Scrum 是敏捷开发流派中最著名和最落地的一支,全球 70% 以上公司的敏捷转型都是以 Scrum 起步.CODING 特邀敏捷顾问.CST & CTC 认证敏捷教练申健老师将在本课程<Scrum 敏捷项目管理核心要素之 3355>中介绍 Scrum 框架的核心要素,帮助大家更好地学习实践 Scrum. 大家好,本次我将为大家详细讲解敏捷的一个流派,叫做 Scrum 敏捷项目管理核心,它起源于 2001 年,当时有 17 位大牛共同讨论了他们的想法和各种软件开发方法,经过交流,他们最…

敏捷软件开发方法自 2001 年传入中国以来,历经十多年的发展变迁,目前已经成为国内 IT 企业主流的研发管理方法.敏捷方法的传播和发展历程,是中国 IT 行业发展的剪影.CODING 特邀敏捷顾问.MBA,CSD 认证讲师.XP工程派敏捷领熊节老师将在<敏捷中国史>课程中通过大量史实材料,用技术史的研究方法纵览敏捷在中国的传播.发展.演化,从一个侧面呈现 IT 行业.业内领先企业和从业者的成长历程,为后来者留下理解这段历史的脉络. 大家好,今天我来为各位同学梳理一下敏捷进入中国的过程和发展.…

本文完整代码下载点击 一. 前言 相信了解过我或者看过我之前的系列文章应该多少知道点我写这些文章包括创建 有来商城youlai-mall 这个项目的目的,想给那些真的想提升自己或者迷茫的人(包括自己--一个工作6年觉得一无是处的菜鸟)提供一块上升的基石.项目是真的从无到有(往期文章佐证),且使用当前主流的开发模式(微服务+前后端分离),最新主流的技术栈(Spring Boot+ Spring Cloud +Spring Cloud Alibaba + Vue),最流行的统一安全认证授权(OAut…

写在前面的话: 说点啥好呢?就讲讲前两天的小故事吧,让我确实好好反省了一下. 前两天跟朋友一次技术对话,对方问了一下Geometry与BufferGeometry的具体不同,我一下子脑袋短路,没点到重点定义,被朋友嘲笑一番,亏还搞了three.js 这么久,这么简单的基础知识尽然不能对答如流,原来都是假把式.着实尴尬至极,尴尬至极.... 朋友间的调侃,本是玩笑,但认真思考,不无道理.正所谓温故而知新,也是我们程序员的必须课程,不仅仅是学习利用新技术,对自己常用的老技术也要时长翻看一下,加强记忆…

仅供个人学习使用,请勿转载. 9.纹理贴图 学习目标: 学习如何将局部纹理映射到网格三角形上 探究如何创建和启用纹理 学会如何通过纹理过滤来创建更加平滑的图像 探索如何使用寻址模式来进行多次纹理贴图 探索如何将多个纹理进行组合,从而创建出新的纹理和特效 学习如何通过纹理动画来创建一些基本效果 9.1.纹理与资源的回顾 我们在第四章的时候就开始使用纹理了.特别是深度缓冲区和后台缓冲区,他们都是通过ID3D12Resource接口来表示的.为了便于参考,我们将在这一节回顾一些和纹理相关的知识. 2D…

数组的定义与访问 数组是一系列数据的集合,可以存储大量数据,通过数组的下标.key,可以实现对数据的快速访问. 为什么要使用数组呢? 如果您有一个项目列表(例如汽车品牌列表),在单个变量中存储这些品牌名称是这样的 var cars1 = "宝马" var cars1 = "卡宴" var cars1 = "奥迪" 不过,假如您希望对变量进行遍历并找出特定的那个值?或者如果您需要存储300个汽车品牌,而不是3个呢? 解决方法是他用数组存储! 数组能…