对于java起手的程序猿，python的计算多维度数组的方式真的是有点蛋疼。最近看代码的时候需要弄明白tf.slice()的具体操作方法。去看了看官方的注释和例子还是一头雾水...
发简信
IP属地：北京
-
tf.slice()到底怎么切的，看不懂你掐死我
-
Deep learning 中的数学基础知识1.微积分 导数：一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。$$f'(a) = \lim_{h \rightarrow 0} \frac{f(a+h)-f(a...
-
高光谱遥感图像相关知识梳理大全前言 本资料整理了高光谱遥感图像概念定义、分析处理与分类识别的基本知识。第一部分介绍高光谱图像的一般性原理和知识，第二部分介绍了高光谱图像的噪声问题；第三部分介绍高光...
-
第二章 机器学习中的线性代数知识
第二章 机器学习中的线性代数知识 线性代数作为数学中的一个重要的分支，广发应用在科学与工程中。掌握好线性代数对于理解和从事机器学习算法相关的工作是很有必要的，尤其是对于深度学...
-
《dlbook》深度学习系列——前言《dlbook》深度学习系列——前言 本系列笔记主要针对Github 上这本有关深度学习的书——《deep learning book》相关的读书笔记。针对当前热门的深度学习...
-
-
本专题收录一切与思考的相关文章。 投稿须知： 1.字数不少于1000字。 2.文章内容原创，结构完整。 3.文章排版简洁，段落分明，无明显错别字。 4.文章内不含有推广和广告性质链接，且图片不得带有水印。 详细投稿硬性要求、推首标准、想法专题群等事宜请阅读最新的想法专题投稿指南：https://www.jianshu.com/p/aad5d0c63049 本专题主编 耳月田：https://www.jianshu.com/u/70b2c5336c95 ㊙️加想法专题群管理员微信（ID：807604252）进简书想法群
-
欢迎来到@产品专题，本专题汇集了30多万的小伙伴，每天有100篇优质文章的投稿，更有优质的产品社群。 @产品专题主要收录的是：产品、设计、技术、运营、体验、文档、工具、经验总结、项目总结等类型的优质文章。 专题投稿须知 1、所投稿的文章必须是原创作品，具有一定的可读性。 2、① App、软件推荐／评测类建议转投工具癖 ② 营销、文案类建议转投广告圈 ③ 职场成长类建议转投上班这点事儿 3、文章內不得有任何推广信息。包括但不限于公众号、微博、微信、豆瓣、QQ个人资料；不必要的外链；文章图片有微信水印、或者网站水印有推广嫌疑的。 4、本专题拒绝任何形式的全文转载内容。 专题投稿指南： https://www.jianshu.com/p/8bb3bcd951ce 专题主编：文俊粥 https://www.jianshu.com/u/0df55b412537 可添加主编微信：vk201205（文俊，备注：简书产品加群）
-
设计专题投稿须知： 1. 收录类别：平面设计、环境艺术设计、交互设计、环境艺术设计、工业设计（艺术类）、动画（原画）、服装设计，展示设计。 2.符合以下要求会提高收录的概率： ①文章标题：XXX原创设计、XXX案例/功能解析、XXX技术教程（完整步骤）、XXX设计原理（理论支撑）、XXX职场/学习经验或建议分享、XX设计行业现状、XXX大赛作品分享等。 ②文章内容：围绕“设计”设计产业、行业发展、技艺技能、科研成果、国际视野、理论素养、活动及比赛（非商业）、的方方面面。 3.收录要求：符合以上类别，图文详细完整、排版工整，标题与内容一致。为了读者和您有更好的专题体验，勿频繁投稿。 4.招收副编辑3名，专业方向服装设计、工业设计（艺术类）、环境艺术设计，拥有专业方向工作经验，负责每日文章审稿。 建设高质量的“设计”的专题，离不开大家共同的努力！所以你的每一次“点赞”将会让好的文章让跟多的读者看见，同时你也将收获“简书钻”的奖励。 了解简书钻可关注“简书钻首席小管家” 欢迎加入“设计”专题，“让世界看见中国的设计”，中国设计“狮”们共勉！
-
第一次写博客，后期会抓紧时间更新，希望大家能多关注，一起讨论学习！
《dlbook》深度学习系列——前言
《dlbook》深度学习系列——前言 本系列笔记主要针对Github 上这本有关深度学习的书——《deep learning book》相关的读书笔记。针对当前热门的深度学习...
-
《dlbook》深度学习系列——前言
《dlbook》深度学习系列——前言 本系列笔记主要针对Github 上这本有关深度学习的书——《deep learning book》相关的读书笔记。针对当前热门的深度学习...
-
图像分类Top-5 错误率
Top-5 分类错误率 平常我们在看一些深度学习图像分类的文献资料的时候，经常提到ImageNet Top-5 错误率降到了5%。它是什么意思呢？ ImageNet 项目 首...
-
图像分类Top-5 错误率
Top-5 分类错误率 平常我们在看一些深度学习图像分类的文献资料的时候，经常提到ImageNet Top-5 错误率降到了5%。它是什么意思呢？ ImageNet 项目 首...
