莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…

Hadoop学习笔记(10) ——搭建源码学习环境 上一章中,我们对整个hadoop的目录及源码目录有了一个初步的了解,接下来计划深入学习一下这头神象作品了.但是看代码用什么,难不成gedit?,单步调试呢? 看程序不能调那多痛苦啊,想看跟踪一下变量,想看一下执行路径都难. 所以这里,我们得把这个调试环境搭建起来.Hadoop的主要代码是用java编写的,所以这里就选用eclipse作为环境. Hadoop目录下,本身就可以为作eclipse的一个工程来操作,但这里我不想,我想自己来建一个工程,…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z…

搭建简单的神经网络:进行回归分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 建立数据集 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y…

</pre>Spring MVC 学习笔记10 -- 实现简单的用户管理(4.3)用户登录--显示全局异常信息<p></p><p></p><h3 style="margin:0px; padding:0px; color:rgb(51,51,51); font-family:Arial; line-height:26px; text-indent:28px">第三部分:显示全局异常信息,而不是局部异常信息.<…

Spring MVC 学习笔记9 -- 实现简单的用户管理(4.2)用户登录--显示局部异常信息 第二部分:显示局部异常信息,而不是500错误页 1. 写一个方法,把UserException传进来. 2. 映射方式:@ExceptionHandler (), 括号里value是UserException.class 3. 传参进入UserException方法:(UserException ue, HttpServletRequest req) -----//1.把 UserException…

Spring MVC 学习笔记8 -- 实现简单的用户管理(4)用户登录 增删改查,login 1. login.jsp,写在外面,及跟WEB-INF同一级目录,如:ls Webcontent; >> META-INF  WEB-INF  login.jsp 表单:<form>中包含两个参数,action(目标) & method (方法).使用了<input>标签,type(text,password,submit), name,两个参数. <form…

Hadoop学习笔记(4) ——搭建开发环境及编写Hello World 整个Hadoop是基于Java开发的,所以要开发Hadoop相应的程序就得用JAVA.在linux下开发JAVA还数eclipse方便. 下载 进入官网:http://eclipse.org/downloads/. 找到相应的版本进行下载,我这里用的是eclipse-SDK-3.7.1-linux-gtk版本. 解压 下载下来一般是tar.gz文件,运行: $tar -zxvf eclipse-SDK-3.7.1-linu…

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 # 建立神经网络 # 先定义所有的层属性(__init__()), 然后再一层层搭建(forward(x))层于层的关系链接 class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, se…