matplotlib-图例
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代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3, 3
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matplotlib-设置坐标轴2
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python
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代码12345678910111213141516171819202122232425262728import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*
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matplotlib-设置坐标轴1
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python
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代码12345678910111213141516171819202122232425262728import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*
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matplotlib-figure的使用
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python
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代码12345678910111213141516import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2 * x + 1y2 = x ** 2plt.fi
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pytorch搭建ResNet识别CIFAR10数据集
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导包123456789import osimport torch import torchvisionimport torch.nn as nnimport numpy as npimport torchvision.transforms as transformsimport matplotlib
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pytorch搭建CNN网络识别MNIST数据集
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ML/DL
导包123456import torch import torchvisionimport torch.nn as nnimport numpy as npimport torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as p
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pytorch搭建全连接网络识别MNIST数据集
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ML/DL
导包123456import torch import torchvisionimport torch.nn as nnimport numpy as npimport torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as p
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python-面向对象，运算符重载，类函数与静态函数，多重继承，抽象类
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python
面向对象基本概念1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041class Document(): def __init__(self, title, author, context):
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使用tensorflow利用KNN算法对mnist数据集进行分类
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ML/DL
KNN算法思想总结在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为：
计算测试数据与各个训练数据之间的距离；
按照距离的递增关系进行排序
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训练神经网络的一些注意事项（一）
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ML/DL
硬搬网络的问题经典卷积网络的输入一般都是224*224，我们在使用迁移学习的时候，要考虑自己的图片大小，如果我们的图片太小，不能硬搬网络，需要自己利用经典的结构设计适合自己的网络。
总之要遵循这样一个原则：
最后一层特征图的大小一般是7*7左右，最大不会超过9*9，最小不能小于3*3。对于一个网络，
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