Python里面的装饰器比较复杂,下面12步可以帮你你较好的理解Python中的装饰器
阿里巴巴《九年双11:互联网技术超级工程》
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深度学习中的优化问题以及常用优化算法
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在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数(或损失函数)来约束我们的训练过程,训练不是无目的的训练,而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题:寻找神经网络上一组参数$\theta$,它能显著地降低代价函数$J(\theta)$,该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化项。
在这篇文章里深度学习的前戏–梯度下降、反向传播、激活函数,我们曾探讨过梯度下降问题,说明了在深度学习中最小化代价函数的方法就是重复计算代价函数在训练集上的梯度,从而使得参数$\theta$往梯度相反的方向更新,以使得代价函数取到最小值。
《2017阿里技术年度精选集》
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正则表达式规则
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匹配所有中文 : [\u4e00-\u9fa5]
每天一个Linux命令 -- cd
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每天一个Linux命令 -- ls
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数据库的内模式、概念模式、外模式三级模式
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数据库相关专业术语
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一、概念模型中相关术语
实体:客观存在并可以相互区分的事物叫实体。
实体型:具有相同属性的实体具有相同的特征和性质,用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体,称为实体型。
实体集:同一类型实体的集合称为实体集。
属性:实体所具有的某一特性,一个实体可由若干个属性来刻画。
码:惟一标识实体的属性集称为码。
**实体联系图( E 一 R图)**:提供了表示实体型、属性和联系的方法:
实体型:用矩形表示,矩形框内写明实体名;
属性:用椭圆形表示,并用无向边将其与相应的实体连接起来;
联系:用菱形表示,菱形框内写明联系名,并用无向边分别与有关实体连接起来,同时在无向边旁标上联系的类型( 1 : 1 , 1 : n 或 m : n)。
送给刚踏入数模路上的萌新们
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