[其它] 国内外主板和创业板上市战略

说明：成功最有效的是复制，并非所有复制能够起效果，希望整理发布的国内外主板和创业板上市战略能给...该文档为国内外主板和创业板上市战略，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例

说明：1 简介 本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。 2 相关API的说明 pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时，模型的实例将接收动态的tensor数据并调用forword，在得到模型输出之后便可以和真实的标签数据进行误差计算，并通过优化器进行反向传播以调整模型的参数。下面重点介绍NLP常用到的模型和相关方法。 2
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[其它] 架站与开店销售经验分享——如何成功销售电子商务包

说明：成功创业不仅需要能吃苦、能勤奋，还需要拥有良好规划、正确方法，而这些架站与开店销售经验分享——如何...该文档为架站与开店销售经验分享——如何成功销售电子商务包，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Matplotlib绘制雷达图和三维图的示例代码

说明：1.雷达图 程序示例 '''1.空白极坐标图''' import matplotlib.pyplot as plt plt.polar() plt.show() '''2.绘制一个极坐标点''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 极坐标(0.25*pi,20) plt.polar(0.25*np.pi, 20, 'ro', lw=2) # 'ro'红色圆点 plt.ylim(0,50) plt.show()
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[其它] 下一代媒体：大变革

说明：成功创业不仅需要能吃苦、能勤奋，还需要拥有良好规划、正确方法，而这些下一代媒体：大变革都能给予你些...该文档为下一代媒体：大变革，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 产业融合与创业模式之探讨

说明：产业融合与创业模式之探讨不仅能给你参考与借鉴，还能够让学到许多成功方法与技巧，赶快来下载产业融合与...该文档为产业融合与创业模式之探讨，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python模块的定义，模块的导入，__name__用法实例分析

说明：本文实例讲述了Python模块的定义，模块的导入，__name__用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 相关内容： 什么是模块 模块的导入 模块的导入 自模块的导入 同级目录导入 不同级目录导入 目录内导入目录外 目录外导入目录内 __name__ 什么是模块： 在Python中，模块就是一个个方法和类的仓库，如果我们想要使用某个模块中的某个方法或类，那么我们就需要导入对应的模板。 【python有内置方法、
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[其它] Python使用Tkinter实现转盘抽奖器的步骤详解

说明：我使用 Python 中的 Tkinter 模块实现了一个简单的滚动抽奖器，接下来继续写一个简单的转盘抽奖器。 Tkinter 实现滚动抽奖器参考：https://www.jb51.net/article/177913.htm 滚动抽奖器与点名的场景相似，是从一群人中抽出中奖的人，奖品是提前确定了的，抽奖只是确定中奖的人是谁。这种场景比较适合年会抽奖，奖品的种类和数量已经确定了，通过抽奖来抽出中奖人员，一个奖品对应一次抽奖，直到奖品抽完为止。 还有一种场景是只固定了奖品种类，数量不受限制，有参与
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[其它] pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

说明：如何把imagenet预训练的模型，输入层的通道数随心所欲的修改，从而来适应自己的任务 #增加一个通道 w = layers[0].weight layers[0] = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) layers[0].weight = torch.nn.Parameter(torch.cat((w, w[:, :1, :, :]), dim=1)) #方式2 w
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[其它] pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层

说明：1、有了已经训练好的模型参数，对这个模型的某些层做了改变，如何利用这些训练好的模型参数继续训练： pretrained_params = torch.load('Pretrained_Model'） model = The_New_Model(xxx) model.load_state_dict(pretrained_params.state_dict(), strict=False) strict=False 使得预训练模型参数中和新模型对应上的参数会被载入，对应不上或没有的参数被抛弃。 2
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[其它] Tensorflow 自定义loss的情况下初始化部分变量方式

说明：一般情况下，tensorflow里面变量初始化过程为： #variables ........... #..................... init = tf.initialize_all_variables() sess.run(init) 这里 tf.initialize_all_variables() 会初始化所有的变量。 实际过程中，假设有a, b, c三个变量，其中a已经被初始化了，只想单独初始化b，c，那么： #variables ... ...
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[其它] 在flask中使用python-dotenv+flask-cli自定义命令(推荐)

说明：最近在重构 flask 项目的时候发现项目的环境变量异常的混乱，非常不便于管理。而且，更重要的事情是我需要通过自定义命令来运行 devlopment 和 production 两种项目环境。 自定义命令工具——flask-cli 在Flask 1.0+ 中已经支持了flask-cli，在翻阅了flask-cli文档之后，发现文档中提供的自定义命令的方法约束还是有点多，而且介绍的也不是特别详细。后来，通过查看flask-cli的源码发现flask-cli是基于Click开发的。 Click i
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