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开发技术下载,其它下载列表 第94795页

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[其它] 债券定价和风险管理

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[其它] 《Python程序设计》判断题1-240题

说明:1、Python是一种跨平台、开源、免费的高级动态编程语言。(对) 2、Python 3.x完全兼容Python 2.x。(错) 3、Python 3.x和Python 2.x唯一的区别就是:print在Python 2.x中是输出语句,而在Python 3.x中是输出函数。(错) 4、在Windows平台上编写的Python程序无法在Unix平台运行。(错) 5、不可以在同一台计算机上安装多个Python版本。(错) 6、已知 x = 3,那么赋值语句 x = ‘abcedfg’ 是无法正常执
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[其它] 共好——产品的定价策略

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[其它] 机器学习分类算法总结

说明:KNN算法 knn算法的原生实现 knn算法的一般步骤: 其中测试分类classfy0()函数是算法的核心,需默背下来,并且能够运用到其他的数据集上。 classify0函数流程图 注意classfy0()函数中一些语句的用法: distance.argsort() : 将distance元素从大到小顺序的下标返回 classcount.get(votelabel, 0) + 1 :classcount字典中如果没有votelabel则字典classCount中生成voteIlabel元素
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[其它] 创造并获取价值——品牌建设与定价

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[其它] 手推BP算法及python实现

说明:画图和编辑公式实在是太麻烦了,我就写在纸上吧 一、BP推导 一个简单的神经网络: 正向传播: 1.输入层—->隐含层: 这里我们要把得到的值通过sigmoid激活一下: 2.隐含层—->输出层:同理 这样我们就得到了输出值out(o1)和out(o2),此时这两个输出值和我们预想的输出值肯定相差甚远(可以自己设定几个数试一试)那么我们就要进行反向传播来修正w以此来修正输出值。 反向传播: 1.我们所期望的数据和输出数据的误差: 2.隐含层—->输出层的权值更新: 以w
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[其它] 神经网络的三种可视化方法——使用keras和MXNet(gluon)实现

说明:神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现 目录神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现概述keras实现keras特征图可视化keras可视化滤波器(卷积核)的最大响应图keras可视化热力图MXNet(Gluon)实现Gluon可视化特征图Gluon可视化滤波器(卷积核)的最大响应图Gluon可视化热力图 keras之父弗朗西斯科肖莱在他的书中提到了CNN的三种常用可视化方法, 同样的算法原理在李宏毅深度学习教程的Explainabl
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[其它] 家乐福的新价格标识体系

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[其它] Python Unet网络结构pytorch简单实现+torchsummary可视化(可以直接运行)

说明:Unet的网络结构: 根据该结构,用Pytorch实现Unet: # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms import torch.nn.functional as F import nu
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[其它] 市场份额和价格分析

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[其它] SimpleQRCode 轻量二维码生成软件 v1.0免费版

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[其它] 龙贝格函数求积

说明:龙贝格函数求积 龙贝格函数求积 龙贝格求积公式也称为逐次分半加速法。是数值计算方法之一,用以求解数值积分。是在梯形公式、辛普森公式和柯特斯公式之间关系的基础上,构造出一种加速计算积分的方法。 作为一种外推算法,在不增加计算量的前提下提高了误差的精度。 求积步骤 算法设计 设计思想为 梯形公式经过 区间逐步分半的方法的梯形公式求积 就等于辛普森公式求积 辛普森公式经过 区间逐步分半的方法的梯形公式求积 就等于柯特斯公式求积 柯特斯公式经过 区间逐步分半的方法的梯形公式求积 就等于龙贝格公式求
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