1. 基本概念 回归(regression)是监督学习(given {(xi,yi)})的一个重要分类.回归用于预测输入变量(自变量,Xi)与输出变量(因变量,Yi) 之间的关系,特定是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化. 回归模型正是表示从输入变量(xi∈Rn)到输出变量(y∈R,也就是一个一维的数值,如果输出也是多维呢?至少不是一个分类任务了)之间映射的函数.回归问题的学习等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据. 学习 ⇒ 学习系统(le

本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测.作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的. 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测.传统的神经网络模型并不能解决这种问题,进而开发出递归神经网络模型,递归神经网络模型可以存储历史数据来预测未来的事情. 在这个例子里将预测几个函数: 正弦函数:sin 同时存在正弦函数和余弦函数:sin和cos x*sin(x) 首先,建立LSTM模型,lstm_model,这个

模型: <?php namespace Admin\Model; use Think\Model; /** * 汉字转拼音 * @author huangguojin */ class ZHModel extends Model{ //utf-8中国汉字集合 private $ChineseCharacters; //编码 private $charset = 'utf-8'; public function __construct(){ if( empty($this->ChineseCha

backend 兼容 backend,即基于什么来做运算 Keras 可以基于两个Backend,一个是 Theano,一个是 Tensorflow 查看当前backend import keras 输出: Using Theano Backend. 或者 Using TensorFlow backend. 修改backend 找到~/.keras/keras.json文件,在文件内修改,每次import的时候,keras就会检查这个文件 { # 后端为theano "image_dim_ord

vim有许多命令,网上搜有一堆贴子.文章列举出各种功能的命令. 对于"="."d"."y",我在无意中发现了它们所具有的相同的一些用法,先举以下三个例子: =nG dnG ynG 其中,n为行号.注意行号后面接的是大写字母"G".而"nG"恰好是光标移动到第n行的命令. 对于"=","=nG"的意思就是从当前行到第n行之间进行格式化.常用的一个命令"gg=G

本文主要介绍Android立体旋转动画,或者3D旋转,下图是我自己实现的一个界面 立体旋转分为以下三种: 1. 以X轴为轴心旋转 2. 以Y轴为轴心旋转 3. 以Z轴为轴心旋转--这种等价于android默认自带的旋转动画RotateAnimation 实现立体旋转核心步骤: 1. 继承系统Animation重写applyTransformation方法 通过applyTransformation方法的回调参数 float interpolatedTime, Transformation t 来

$x^2+y^2=c^2$ 每一个实数都能用有理数去逼近到任意精确的程度,这就是有理数的稠密性.The rational points are dense on the number axis. 每一个实数都能用有理数去逼近到任意精确的程度,这就是有理数的稠密性.The rational points are dense on the number axis.            

原文地址:http://blog.csdn.net/x_i_a_o_h_a_i/article/details/40449847 其实网上的3D旋转的例子很多,在这里我只是想把其代码做一个解释. 先上图: 代码: TurnAroundActivity /** * 图片浏览器的主Activity. * * @author guolin */ public class TurnAroundActivity extends Activity { /** * 根布局 */ private Relativ

题目链接 #1381 : Little Y's Tree 时间限制:24000ms 单点时限:4000ms 内存限制:512MB 描述 小Y有一棵n个节点的树,每条边都有正的边权. 小J有q个询问,每次小J会删掉这个树中的k条边,这棵树被分成k+1个连通块.小J想知道每个连通块中最远点对距离的和. 这里的询问是互相独立的,即每次都是在小Y的原树上进行操作. 输入 第一行一个整数n,接下来n-1行每行三个整数u,v,w,其中第i行表示第i条边边权为wi,连接了ui,vi两点. 接下来一行一个整数q

widthstep是指图像每行所占的字节数. 主要要和width区别: width是表示图像的每行像素数,widthStep指表示存储一行像素需要的字节数. 在OpenCV里边,widthStep必须是4的倍数,从而实现字节对齐,有利于提高运算速度. 如果8U单通道图像宽度为3,那么widthStep是4,加一个字节补齐.这个图像的一行需要4个字节, 只使用前3个,最后一个空着.也就是一个宽3高3的图像的imageData数据大小为4*3=12字节. imagedata是指向存储图像像素值数组的

  Login / Register Developer Zone Bugs Home Report a bug Statistics Advanced search Saved searches Tags Bug #73054 CAST function should support INT synonym for SIGNED. i.e. CAST(y AS INT) Submitted: 19 Jun 2014 15:55 Modified: 30 Jun 2014 11:12 Repor

就是找x+y=-z的组合 转化为找出值为-z满足x+y=-z的组合 解法一: 为了查找,首先想到排序,为了后面的二分,nlogn, 然后x+y的组合得n^2的复杂度,加上查找是否为-z,复杂度为nlogn + n^2 * logn 解法二: 还是先从小到大排序 nlogn 假设数组排序后为 a b c d e f 我们还是要找x+y=-z 会发现-z存在的可能只能是a+f和b+e,不会存在a+e和b+f这种情况(这里很重要,保证了算法的正确性),所以两个指针一头一尾往中间扫,肯定能找出来 fis

{"errcode":,"errmsg":"invalid code, hints: [ req_id: Cf.y.a0389s108 ]"} 问题:微信网页授权后,获取到 openid 了,一刷新又没了 微信网页授权获取到的 code 只能使用一次(5分钟内有效),使用一次后,马上失效. 页面授权跳转成功,根据 code 也换取到 openid 了. 此时刷新页面,并不会再次进行授权,而是直接刷新了一下上一次授权跳转后的链接,带的还是上一次的

嘿嘿今天学了快速幂也~~ Problem Description: 求x的y次方的最后三位数 . Input: 一个两位数x和一个两位数y. Output: 输出x的y次方的后三位数. Sample Input: 13 13 Sample Output: 253思路:快速幂求a^b,然后mod c.因为是随便输入的a,b,所以范围很大,而题目只需求最后三位,所以百位以上的计算不用理了,直接%1000. #include <stdio.h> int main() { unsigned long

python中有一种赋值机制即多元赋值,采用这种方式赋值时,等号两边的对象都是元组并且元组的小括号是可选的.通常形式为 x, y, z = 1, 2, 'a string' 等同于 (x, y, z) = (1, 2, 'a string') 这种赋值类型最经常用到的环境是变量交换,形如 x, y = y, x 这种交换方式无需中间变量即可交换两个变量的值.那么具体实现机制是怎样的呢? 运行时,首先构造一个元组(y, x),然后构造另一个元组(x, y),接着用元组(y, x)赋值给(x, y)

常见的例子 阶乘函数: fact = (a) -> if a > 0 then a * fact(a - 1) else 1 问题的提出 如上,在fact函数中调用了fact本身,无法使用匿名函数表达,如何解决这一问题? 初步的尝试 初始的f: f = (a) -> if a > 0 then a * f(a - 1) else 1 第一步,去除自身的递归调用: f1 = (a) -> if a > 0 then a * f(a - 1) else 1 第二步,f1调用

在作项目写MS SQL 存储过程时,需拼接SQL语句字符串,其中有单字符变量,如下图: 如上图执行存储过程是提示“列名‘Y’无效”.经反复测试,原因在用单字符变量连接SQL字符串是必须在引用变量前后各加三个单引号,问题解决.如下图:

y+的查看 其实,我们关心的应该是壁面y+值.那么我们看云图的话,是可以直接看到的,但是个人感觉,如果case大的话,也不是很方便.此外,你要是看云图的话,要用filled的方式,而且把node value选上,不然显示的是插值结果,那样不对. 推荐你用plot图看,在Plot里面,有xy-plot和histogram两个.这两个都要选择统计位置,请把所有的壁面选上,注意里面有内部体的boundary名称,如那些interior,就不要选.y+的值在turbulence/Wall Y plus里

一.关于 fluent计算时壁面函数法和网格的关系,还有一个小问题 1:各位用 fluent的同仁和高手们,我想要比较好的使用 fluent软件,最重要的就是要学好理 论,在这里我想请教各位一个问题,在使用标准 k-eplison和一些其他的封闭模型时,对于近壁区的流动要使用壁面函数法求解.那么在划分网格时,是不是一定要把把第一个内节点布置在湍流充分发展的区域内呢?我们如果自动生成网格时,如果说第一个节点在壁面的粘性底层内,是不是对计算有一定的影响呢?还有一个问题就是在 gambit中设置的 w

~>>_<<~ 咳咳!!!今天写此笔记,以防他日老年痴呆后不会解方程了!!! Begin ! ~1~, 首先呢,就看到了一个 gcd(a,b),这是什么鬼玩意呢?什么鬼玩意并不重要,重要的她代表的含义,其实呢,gcd(a,b)就表示 非负整数 a 和 b(不同时为0) 的最大公约数,(数论概论上说:计算 a 与 b 的最大公因数的更低效方法是我女儿四年级老师教的方法,老师要求学生求出 a 与 b 的所有因数,然后找出同时出现在两个表中的最大数字. YES!A good idea f