note: Shift表示移动 Ctrl表示复制 Excel: 快速选中单元格: 选中表格左上角Ctrl+A Ctrl+方向键,跳到行或列的尽头 Ctrl+Shift+方向键,选中一行或一列 Shift+方向键,扩展选中下一个单元格 表格中行和列的选择: 快速调整行高或列宽,选中一行或一列,出现黑色十字时,双击单元格边界,则会自动调整行高或列宽 快速添加列或行,选中一列或一行,按Ctrl+Shift+'+',注意是主键盘上的加号 快速删除行或列,Ctrl+'-' 移动整行或整列,按住Shift,…
写作前面的话:最近准备重温一下算法导论,感谢大网易把MIT算法导论课程全部贴出来,地址为:http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html,在线看时,网速实在太慢,于是决定下载下来,一个一个的下载不是我等IT男所能忍受的,用迅雷抓取吧,不是特别爽,恰巧前两天刚刚看了下python,于是准备自己写个小软件,练练手,正好可以用这个实际的东西,练练python. ======正文开始====== 既然是总述,那么我把接下来要讲的东西的整体轮廓都写在…
上一篇讲解完函数:def getdownLoadInfo (url): 传入公开课的url地址,就可以提取课程的信息,这一篇讲解一下如何编写图像化界面.大概思考一下图像化界面需要的内容: (1)一个标签:显示为:“请输入公开课地址” (2)一个文本框:用来输入地址 (3)一个按钮:点击用来提取视频信息 (4)一个标签和多行文本框,其中标签用来显示课程信息,多行文本用来显示下载链接 完成后的效果图如下:   我们先贴出代码:  #创建APP     app=wx.App(False)   #创建f…
python程序生成exe文件,使用的是py2exe扩展包,下面写下具体的步骤: 第一步:新建conver2exe.py,内容如下: #coding:utf-8 from distutils.core import setup import py2exe setup(windows=["down163openv1.0.py"]) 其中"down163openv1.0.py "就是要转换的python程序,注意该文件与conver2exe.py在同一个文件夹下面 第二…
上篇讲到抓取的数据保存到rawhtml变量中,然后通过编码最终保存到html变量当中,那么html变量还会有什么问题吗?当然会有了,例如可能html变量中的保存的抓取的页面源代码可能有些标签没有关闭标签,例如<div>hello</,这样的错误,那么怎么处理呢?接着看下面的代码: soup=BeautifulSoup(html) 其中利用模块BeautifulSoap,可能很方便去整理html源文件内容,这里我写了个小例子,大家看一下,代码如下: html='<html>&l…
函数getdownLoadInfo(url)主要实现核心功能:根据url地址,获取课程信息:课程名(courseTitle),课程数目(courseCount),可下载视频数目(videoCount),视频下载链接(videoUrl):不过再讲解之前,需要对编码的相关知识进行说明: #coding:utf-8 关于python编码的问题,的确是个值得研究的问题,因为简直是乱的一塌糊涂,大家可以看一些讲解的文章,这里不做深入讲解,只是给出结论性的东西,方便实际的使用: 1.正因为有了中文,才有了一…
正则化 定义:正则化就是在计算损失函数时,在损失函数后添加权重相关的正则项. 作用:减少过拟合现象 正则化有多种,有L1范式,L2范式等.一种常用的正则化公式 \[J_{regularized} = \small \underbrace{-\frac{1}{m} \sum\limits_{i = 1}^{m} \large{(}\small y^{(i)}\log\left(a^{[L](i)}\right) + (1-y^{(i)})\log\left(1- a^{[L](i)}\right)…
权重初始化 参考资料: 知乎 CSDN 权重初始化不能全部为0,不能都是同一个值.原因是,如果所有的初始权重是相同的,那么根据前向和反向传播公式,之后每一个权重的迭代过程也是完全相同的.结果就是,无论迭代多少次,这些权重都是一样的. 不可以初始化为较大的随机值.原因是在输出层的激活函数是sigmoid,当采用较大的值初始化权重后,sigmoid输入会是一个较大的值,结果就是对应的梯度很小,结果难以收敛.并且,由于sigmoid输入大,输出就会是一个接近0或1的值.在计算损失时,log(0) =…
概要 class1 week3的任务是实现单隐层的神经网络代码,而本次任务是实现有L层的多层深度全连接神经网络.关键点跟class3的基本相同,算清各个参数的维度即可. 关键变量: m: 训练样本数量 n[l]:第l层的节点数量,输入认为是第0层 方括号上标[l]: 第l层 圆括号上标(i): 第i个样本 $$ X = \left[ \begin{matrix} \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ x^{(1)} & x^{(2)} &…
知识点汇总 作业内容:用logistic回归对猫进行分类 numpy知识点: 查看矩阵维度: x.shape 初始化0矩阵: np.zeros((dim1, dim2)) 去掉矩阵中大小是1的维度: x = np.squeeze(x) 将(a, b, c, d)矩阵转换为(b\(*\)c\(*\)d, a): X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T 算法逻辑梳理: 导入包 输入数据处理: 载入图片,格式转换,归一化 初始化参数 前向传播 反向更新 预测结果…