张士玉小黑屋

前些年，深度学习领域的研究人员、开发人员和工程师必须经常做出一些选择：我应该选择易于使用但自定义困难的Keras库？还是应该使用难度更大的TensorFlowAPI，编写大量代码？（更不用说一个不那么容易使用的API了。）如果你陷于“应该使用Keras还是TensorFlow”这样的问题，可以退一步再看，其实这是一个错误的问题，因为完成可以选择同时使用两个。如果你是TensorFlow用户，那也应该开始考虑KerasAPI了，因为：它是基于TensorFlow创建的它更易于使用当你需要用纯TensorFlow实现特定性能或功能时，它可以直接用于你的Keras。关于tf.keras基础知识点tf.keras的基本流程tf.keras实现模型构建的方

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现代检测技术课程实验编程：最小二乘法应用编程一、最小二乘法编程题目描述二、最小二乘法编程题目要求三、什么是最小二乘法四、最小二乘法编程步骤4.1、界面的设计4.2、程序的编写4.2.1、程序在计算按钮如下的回调函数中编写4.2.2、编辑的文本框输入的数据转换成数字类型的数据4.2.3、将Xi、Yi数据存放与数组中4.2.4、计算最小二乘法直线拟合的回归参数a、b4.2.5、计算五条直线的残差平方和4.2.6、判断最佳的最小二乘法直线的拟合4.2.7、数据和图像的显示五、最小二乘法编程总结一、最小二乘法编程题目描述最小二乘法编程题目描述如下所示在对量程为10MPa的压力传感器进行标定时，传感器输出电压值与压力值之间的关系如下表所示，请简述最小二乘法准则的意义，并分析

目录STEP1：进入PyTorch官网查看安装版本和指令STEP2：为PyTorch单独创建conda环境STEP3：进入STEP2中创建的conda环境STEP4：输入STEP1中的安装指令安装PyTorchSTEP5：安装JupyterNotebook需要的环境包安装PyTorch之前，强烈建议先在Ubuntu中安装Anaconda，从而更好的管理PyTorch需要的包及包对应的版本。安装过程可以参考：超详细Ubuntu安装Anaconda步骤+Anconda常用命令：https://blog.csdn.net/KRISNAT/article/details/124041869STEP1：进入PyTorch官网查看安装版本和指令进入PyTorch官网查看安装指令，不同的系统和

python在使用pip安装的时候，一些小一点的还好，安装一些大的包的时候，会非常的慢甚至出现timeout的报错，这时我们就可以使用清华大学的镜像来安装，打开终端：pipinstall要安装的包-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple比如说要安装selenium包,可以这样写pipinstallselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple可以把清华源设置为默认源首先要把pip升级到10以上pipinstallpip-U设置为默认源pipconfigsetglobal.index-url -ihttps://pypi.tun

目录0写在前面1高斯概率密度2混合高斯分布3GMM算法3.1定义3.2参数估计4Python实现4.1算法流程4.2E步4.3M步4.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)1高斯概率密度

大题应该是有两道，每道10分，具体是不是我也不知道，老师也不确定。①白盒测试——控制流图，给出一段代码，画出控制流图，根据公式求程序段的环形复杂度，求程序基本路径集合中的独立路径；②根据已知条件划分等价类；③ 给出某趋势图分析数据变化情况；④ 用等价类、用决策表、因果图、判定表等各种方法设计测试用例。设计测试用例的方法，这里！https://blog.csdn.net/m0_52861684/article/details/128378397?spm=1001.2014.3001.5501五、设计题1.使用基本路径测试方法测试以下程序段。IntIsLeap(intyear){   if(year%4==0)            

一、前言上一篇我们通过kibana的可视化界面，对es的索引以及文档的常用操作做了毕竟详细的总结，本篇将介绍如何使用java完成对es的操作，这也是实际开发中将要涉及到的。二、java操作es的常用模式目前，开发中使用java操作es，不管是框架集成，还是纯粹的使用es的api，主要通过下面两种方式：rest-api，主流的像  RestHighLevelClient;与springboot集成时的jpa操作，主要是 ElasticsearchRepository相关的api；上面两种模式的api在开发中都可以方便的使用，相比之下，RestHighLevelClient相关的api灵活性更高，而ElasticsearchRepository底层做了较多的封装，学

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