本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 1909
以往的文章中小编已经给大家陆续推荐了很多的Python书籍，可以说品种齐全、本本经典了，不知道你是不是已经眼花缭乱，不知道该选择哪本好了呢？今天我来为大家分享十本不可错过的Python好书，分别适合入门、进阶到精深三个不同阶段的人来阅读。Python高性能编程Amazon五星畅销书。Python入门进阶必读。Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。Python核心编程（第3版）（点击图书，可直接下载）系列销量逾70000册。Pytho
系统 2019-09-27 17:54:26 1909
data=[1,8,5,9,7,4,5]print(data[10:])#返回空print(data[10])#出错，越界
系统 2019-09-27 17:54:02 1909
本次爬取内容就选取章节名和章节链接作为举例url：http://www.xbiquge.la/0/215/数据库操作的基本方法：1）：连接数据库2）：获取数据库游标3）：执行sql语句4）：断开数据库连接#连接数据库，参数包括IP、用户名、密码、对应的库名connect=pymysql.connect('localhost','root','gui2019','python')#数据库游标course=connect.cursor()#插入语句sql="I
系统 2019-09-27 17:51:57 1909
1.列表和元组之间的区别是？列表和元组都是python内置的集合类型，列表用list表示，元组用tuple表示list是有序的动态数组，引用不可变但是可以改变元素的个数，列表元素下标从0开始，列表用[]表示，列表相关操作的方法有append()，len(),extend（+）,insert(index,object)等等。元组与列表类似，但是元组的元素不能修改，用（）表示，Python在显示只有1个元素的tuple时，会加一个逗号,以免引起歧义，例如t(1
系统 2019-09-27 17:51:43 1909
定义返回单值defmy_abs(x):ifx>=0:returnxelse:return-x返回多值返回多值就是返回一个tupleimportmathdefmove(x,y,step,angle=0):nx=x+step*math.cos(angle)ny=y-step*math.sin(angle)returnnx,ny空函数defnop():pass指定默认参数必选参数在前，默认参数在后。默认参数需指向不可变对象（默认参数值在函数定义时被计算）defp
系统 2019-09-27 17:50:54 1909
排列defperm(arr,stack):ifnotarr:print(stack)#到树的最后，输出结果tmp=stack.copy()res.append(tmp)else:#没有到树的叶子节点的时候，使用递归继续往下找。foriinrange(len(arr)):stack.append(arr[i])delarr[i]perm(arr,stack)arr.insert(i,stack.pop())arr=[1,2,3]stack=[]res=[]p
系统 2019-09-27 17:50:13 1909
0环境Python版本：3.6.6操作系统：MacOSMojave10.14.21引言最近我媳妇每天晚上吃饭时候也拿手机看，上厕所也在看。看着看着还会笑？WTF？你在干嘛呢？没错，她在看美队……这男人比我帅？……比我有钱？……还是比我有腔调？……答案很明显，我相信你们的眼睛都是雪亮的。那问题来了，作为一个男人，怎么能忍？虽然是个明星，虽然是假的，虽然已经挽回不了败局了……那我就送个美队的盾牌给你吧……这篇文章不是Turtle的入门篇，所以关于基本的画笔使用
系统 2019-09-27 17:49:37 1909
一个最最简单的例子：绘制一个从0到360度完整的SIN函数图形importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasptx=np.arange(0,360)#如果打印x，NumPy会给你很好看的打印格式#print(x)y=np.sin(x*np.pi/180)pt.plot(x,y)pt.xlim(0,360)pt.ylim(-1.2,1.2)pt.title("SINfunction")pt.show()效果图如下：下面我们加
系统 2019-09-27 17:49:36 1909
如下所示：#-*-coding:utf-8-*-#-------------------------------------------------------------------------------#Name:module1#Purpose:##Author:leniy_tsan##Created:10-04-2012#Copyright:(c)leniy_tsan2012#Licence:GPLv2#----------------------
系统 2019-09-27 17:49:23 1909
