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数智图书馆-无锡数智政务
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5.6 Affine/Softmax 层的实现
20
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
5.6 Affine/Softmax 层的实现 5.6.1 Affine 层 5.6.2 批版本的 Affine 层 5.6.3 Softmax-with-Loss 层 5.6 Affine/Softmax 层的实现 5.6.1 Affine 层 神经网络的正向传播中,为了计算加权信号的总和,使用了矩阵的乘积运算(NumPy 中是 np.dot...
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20
2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
第 17 章 测试题 矩形碰撞检测是指使用对象的一个外围矩形来检测两个图形对象是否接触或重叠。 像素完美碰撞检测是指使用图形对象的实际轮廓来完成碰撞检测。矩形碰撞检测使用对象的外围矩形来确定碰撞。像素完美碰撞检测更准确更真实,不过也需要写更多代码,另外还会让程序速度减慢。 可以使用常规的 Python 列表或 Pygame 动画精灵组来跟踪多...
4.4 设计自己的函数
20
2025-06-17
《编程小白的第一本 Python 入门书》
4.4 设计自己的函数 到了这里,我们应该可以十分有自信地设计一个符合自己项目需求的函数了,我们将上面各种所有知识进行整合,来设计一个简易的敏感词过滤器,不过在这之前,先来认识一个新的函数一一open。 这个函数使用起来很简单,只需要传入两个参数就可以正常运转了:文件的完整路径和名称,打开的方式。 先在桌面上创建一个名为 text.txt 的文件。W...
4.3 数值微分
20
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
4.3 数值微分 4.3.1 导数 4.3.2 数值微分的例子 4.3.3 偏导数 4.3 数值微分 梯度法使用梯度的信息决定前进的方向。本节将介绍梯度是什么、有什么性质等内容。在这之前,我们先来介绍一下导数。 4.3.1 导数 假如你是全程马拉松选手,在开始的 10 分钟内跑了 2 千米。如果要计算此时的奔跑速度,则为 2/10 = 0.2...
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20
2025-06-17
《代码之髓:编程语言核心概念》
9.2 为什么存在不同种类的容器 为什么会有不同种类的容器呢?这是因为各种容器兼具长处和短处。 容器中的数据实际上是存放在内存中的。内存就像投币式储物柜,由固定大小的箱子按秩序排列,并编上序号(图 9.1)。容器的类型不同,内存中存储数据的方式也不同,其长处和短处正是由这些差异而来。接下来我们就来看一下存储数据方式的差异。 图 9.1 内存 固定...
第14章 编程开发
19
2025-06-17
《Docker技术入门与实战(第2版)》
第14章 编程开发 第14章 编程开发 本章主要介绍如何使用Docker快速部署主流编程语言的开发、编译环境及其常用框架,包括C、C++、Java、Python、JavaScript、Go、PHP、Ruby、Perl、R、Erlang等。 通过本章学习,读者在今后采用编程语言开发和测试时,将再也不用花费大量时间进行环境配置了,只需简单获取容器镜像,即...
图书在版编目(CIP)数据
19
2025-06-17
《Python核心编程(第3版)》
图书在版编目(CIP)数据 Python核心编程:第3版/(美)春(Chun,W.)著;孙波翔,李斌,李晗译.—北京:人民邮电出版社,2016.6 ISBN 978-7-115-41477-9 Ⅰ.①P… Ⅱ.①春…②孙…③李…④李… Ⅲ.①软件工具—程序设计 Ⅳ.①TP311.56 中国版本图书馆CIP数据核字(2016)第084805号 版权...
Python 2.x
19
2025-06-17
《Python核心编程(第3版)》
D.8 编写兼容版本2.x和3.x的代码 D.8.1 对比print和print() Python 2.x Python 3.x Python 2.x & 3.x compatible Python 2.x & 3.x compatible D.8.2 将你的方法导入解决方案中 D.8.3 整合在一起 D.8 编写兼容版本2.x和3.x的...
空标题文档
19
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
约定 在本书中,你会发现我们使用不同样式的文字来区分不同类别的信息,下面是这些样式的一些例子。 文本中涉及源码的单词会用以下这种样式:“我们可以通过import来使用Python的其他模块”。 代码块的样式如下所示: class Friend(Contact): def init (self, name, email, phone): ...
3.4 3 层神经网络的实现
19
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
3.4 3 层神经网络的实现 3.4.1 符号确认 3.4.2 各层间信号传递的实现 3.4.3 代码实现小结 3.4 3 层神经网络的实现 现在我们来进行神经网络的实现。这里我们以图 3-15 的 3 层神经网络为对象,实现从输入到输出的(前向)处理。在代码实现方面,使用上一节介绍的 NumPy 多维数组。巧妙地使用 NumPy 数组,可以用很...
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