函数应该是正确的，但是为什么这里的最终输出是0？_我期望一个函数返回bool，但是“这个表达式的类型应该是'int * int * string‘，但这里的类型是'string’”。 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念

也会提供一个加长版、但是也更漂亮的源代码。不过首先，什么是神经网络？人脑总共有超过千亿个神经元细胞，通过神经突触相互连接。...为了简化起见，我们只模拟一个神经元，含有三个输入和一个输出。 ? 我们将训练这个神经元来解决下面这个问题，前四个样本叫作“训练集”，你能求解出模式吗？?处应该是0还是1呢？ ?...或许已经发现了，输出总是与第一列的输入相等，所以?应该是1。训练过程问题虽然很简单，但是如何教会神经元来正确的回答这个问题呢？我们要给每个输入赋予一个权重，权重可能为正也可能为负。...计算误差，也就是神经元的实际输出和训练样本的期望输出之差。根据误差的方向，微调权重。重复10000次。 ? 最终神经元的权重会达到训练集的最优值。...为什么是这个方程？首先我们希望调整量与误差量成正比，然后再乘以输入(0-1)。如果输入为0，那么权重就不会被调整。

1K1 0

Python语言程序设计之三--列表Li

但是题目出的非常棒，许多题目都具有相似性。这倒不是说这些题目类似，而是它们都会用到某一个特定的函数，或者会用到某一个特定的算法。这里我要整理一下常见的列表操作和容易犯错的地方。...由于items中第0、3、6个元素是矩阵matrix的第一列，所以对于每一行来说，循环起始的位置应该是：i * 3 ，然后终止于 i * 3 + 3。...(lst) #这句得到的result初值结果和下面这句是一样的 # 可是最终的计算结果为什么不一样？...# 可是最终的计算结果为什么不一样？...#这句得到的result初值结果和下面这句是一样的 # 可是最终的计算结果为什么不一样？

1K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

最简单的php trim函数并不简单

字符串的处理在任何程序中应该是最最常见的了吧。php 的trim函数就是用来去除字符串的字符串。最常用的就是去除空格了。但是，这个简单的函数，是否真的像你认为的那样简单呢？...trim函数的定义如下: ? trim是两边去除，还有ltrim 从左边去除，rtrim从右边去除，在php源码中，最终都是通过一个函数处理的。...且只去除'\r','\t','\v','\0','\n'字符看到这里，我们所了解到的有一下几点: 1、trim 默认去除'\r','\t','\v','\0','\n' 2、trim 给定单个字符是一个循环操作...， trim会把所有满足条件的去掉 3、trim('abcdffff' , 'a..d'); 输出内容ffff, trim可以指定区间，但是如果你真的想要去除'a..d',就不能用trim了 trim去除列表的性质...trim('的、', '、') 就能返回正确结果。因为'的'的十六进制表示'e7 9a 84'。所以trim并不简单。要时刻记着，trim是去除列表内的所有字符，遇到第一个非列表字符停止！！

1.6K3 0

大话逻辑回归

这就是逻辑回归的公式，非常简单。数学描述训练过程极大似然估计给定输入x1,x2,...,xn，并给定目标输出y1,y2,...,yn；请问w值最应该是多少呢？...由于我们有多个样本，每个样本都可以得到一个P(y|x;w)，概率相乘即可得到总的概率。 ? 这个公式如何进一步深化呢？ h(x)是w模型认为的结果，y是期望的输出，y只可能是0或者1。...为什么是这个sigmoid函数至此，我们成功得到了逻辑回归的训练方法。但是，有两个问题，我们忽略了。（1）为什么在线性t=wx+b的基础上又套了一层sigmoid函数，也称logistic函数？...然后反过来求p，最终即可得到sigmoid函数。 sigmoid函数的有趣特点是，自变量是负无穷到正无穷，应变量是0到1。越接近0变化越大。导函数是p(1-p)，导函数很有趣。...我们目前还不能完全理解大脑的运行机理，但是根据很多实验的到的结论来看，真实的大脑神经元和机器学习的神经元非常相似。这里我们卖个噱头，指的是和机器学习的神经元的关系。

9581 0

深度学习理论篇之 (四) -- 梯度下降算法的魅力展现

在感知机的组成中，包括了输入项，权重，激活函数，很显然，输入项和激活函数都是我们事先定义的，只有权重是我们不知道的，按照之前的文章，我们都是随机定义的，然而实际的情况是，我们需要得到最正确的权重，才能保证我们的输入数据一进去就能得到最终的输出结果...，这样学习过程就更加快了呢，此处有一个问题，我想问下大家，在上面的过程中，我们的w都是一直往上走的从0.1一直到100，那为什么这里说是梯度下降呢？...有一个不太标准的解释是，因为w最开始是我们随机设置的，这里是0.1，那万一最开始设置的是120,10000呢，这个时候是不是w就要下降呢？...，并不正确，这里仅仅提供了一种解释的说法而已，至于为什么说是梯度下降，标准的解释是，梯度是针对一个函数才会有梯度的，而函数又是什么呢？...假设误差定义为：E = y-yi, 此处的y为我们的真实值，yi为我们的每一次输出值，根据公式，我们可以看到当我们的输出值渐渐靠近真实值y的时候，误差E就会不断的减小，最终趋近于0，也就是说这个时候我们终于猜对了

2962 0

深入剖析：认识Oracle 中的 NULL 值

最终，在屏幕上输出的都是 ELSE 分支中的输出值。 NULL 的布尔运算的特点由于引入了 NULL，在处理逻辑过程中一定要考虑 NULL 的情况。...这就是最终结果仍然是 NULL 的原因。这里需要注意：这个 NOT NULL 是一个布尔操作，要和 SQL 中的 NOT NULL 约束区分开。...因此选择了在排序的时候将0转化为 NULL 的方法，这样利用排序时 NULL 最大的原理，得到了希望的结果。 0确实排在了最后，但是返回结果并不正确，15居然排在了8的前面。...（字符类型结果在 SQLPLUS 显示左对齐，而数值类型是右对齐），可是现在处理的是数值类型，为什么会得到字符类型的输出呢。...这里说明了索引和NULL值的关系。但是并没有对反键索引（reverse）、逆序索引（desc）、函数索引（FBI）和CLUSTER索引进行说明。

2.6K5 0

垃圾代码和优质代码的区别？

首先我们来看一个在前端和node都有可能出现的一个简单的例子：我们有 A, B, C, D 四个请求获取数据的函数（函数自己实现）， C 依赖 B 的结果，D 依赖 ABC 的结果，最终输出 D 的结果...虽然这个代码是故意写成这样的，不过确实也有在一些初学者身上看到过。这份代码还是能正确给出结果的，但是写法丑陋，回调地狱。如果后来人不进行重构，还有请求依赖，得继续回调嵌套。...相信你在读上面的代码的时候是极为痛苦的，想要一目了然的知道最终会进入哪个分支，基本不可能。于是基于下面两个原则合理的抽取成函数错误优先返回有了一个基础版本的重构：正确示例 ?...为什么会在这里特别强调这个点呢，其实在函数式编程中的一个最基础的问题那就是纯函数。只有这样输入输出才是可被观测的，一个输入一定会有一个输出。也只有通过这样的方式，才能让系统中非纯的函数越来越少。...最终实际上又回到了写出来的代码应该是 整洁的代码，要使代码易于理解/修改/测试。

4771 0

如何在Go中使用切片容量和长度

等一下为什么不是 [01234]？如果答错了，也不担心。从其他语言过渡到Go时，这是一个相当普遍的错误，在本文中，我们将介绍为什么输出不符合你的预期以及如何利用Go的细微差别来提高代码效率。...第一个是我们要分配的类型，第二个是类型的长度，第三个是类型的容量（此参数是可选的）。通过make([] int, 5)，我们告诉程序要创建一个长度为5的切片，并且容量默认为提供的长度-在这里是5。...虽然这看起来似乎是我们最初想要的，但这里的重要区别是我们告诉切片要将长度和容量都设置为5，make 将切片初始化为 [0,0,0,0,0]然后继续调用 append函数，因此它将增加容量并在切片的末尾开始添加新元素...你可能要问的下一件事是：“如果append函数可以为我增加切片的容量，我们为什么还要告诉程序一个容量？”...不要过度优化通常不鼓励任何人担心像这样的次要优化，但是在确实很明显最终大小应该是多少的情况下，强烈建议为切片设置适当的容量或长度。

6921 0

【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结

我们定义：就是上文证明过程中的，即：我们希望margin的两部分同号，因为同号才表示分类正确，但现在我们不仅仅只是希望它们同号，而是希望它们的成绩越大越好，为什么呢？...g是一个函数，L也是一个函数，函数怎么对函数求导呢？这里好像涉及到泛函的概念了，博主本人现在虽然大四，但数学也只是大二的水平，只学过简单的高数线代概率论！！！...关于向量，其实我们可以把看成一个无穷多维的向量，但是当样本数据量一定时，它就是有限的向量，也就是把每一个样本代入，得到很多输出，这些输出组成了一个向量。那该怎么定义两个向量的一致性呢？？...这里利用的方法是固定已经找到的，然后穷举所有的，来使得损失函数最小。具体求解方法就是求得L对的导数然后置为0，具体就不再推了。。。能力有限。...因为里面，可能有那种什么都没做但是拟合程度依然很高的模型，比如只是单纯输出原来训练数据集的标签，但是根本没有训练，用训练过这种模型的数据，再来训练最终的分类器，那么分类器就会认为上述这种垃圾模型是很好的

2.2K1 0

李理：从Image Caption Generation理解深度学习（part II）

当z=0时，sigmoid(z)=0.5 z趋于无穷大时，sigmoid(z)趋近于1，z趋于负无穷，值趋于0。为什么选择这样的激活函数呢？因为是模拟人脑的神经元。...不过你可能会有些疑问，我们关注的指标应该是分类的“正确率”（或者错误率），那么我们为什么不直接把分类的错误率作为损失函数呢？这样神经网络学习出来的参数就是最小化错误率。...其次这个损失函数和我们的最终优化目标是“大致”一致的。比如C(w,b)趋于0时，它就要求y(x)趋于a，那么我们的分类也就趋于正确。...第二个元素是一个0-9的数字，代表正确答案是那个数字。 test_data的格式和validation_data一样。 为什么training_data要是这样的格式呢？...3.3 feedforward函数给点输入a（784维），计算最终神经网络的输出（10维）。

8514 0

使用神经网络解决拼图游戏

如果一个函数的输出不通过改变其输入的顺序而改变，那么这个函数就是一个排列不变量。下面是一个例子。...1) f(x,y,z) = ax + by +cz 2) f(x,y,z) = xyz 如果我们改变输入的顺序，第一个函数的输出会改变，但是第二个函数的输出不会改变。第二个函数是置换不变量。...神经网络的权值映射到特定的输入单元。当输入改变时，输出也会改变。为了学习这种对称性，权值应该是这样的即使改变了输入，最终的输出也是不变的。而前馈网络是不容易学习的。拼图游戏也是置换不变性。...标签是一个整数数组，表示每个拼图块的正确位置。这个数据集包含2x2和3x3的puzzle。你可以在这里找到它。...概率值最高的类就是我们预测的类。这就是我们如何进行分类。这里的情况不同。我们想把每一个片段都分类到正确的位置(0,1,2,3)，这样的片段共有4个。

1.4K2 0

深度学习相关概念：5.交叉熵损失

对数损失函数(二分类交叉熵损失，逻辑回归损失)：对数损失函数的基本思想是极大似然估计，极大似然估计简单来说，就是如果某一个事件已经发生了，那么就认为这事件发生的概率应该是最大的。...连续乘法中很多个小数相乘的结果非常接近0，而且任意数字发生变化，对最终结果的影响都很大。为了避免这两种情况，可以使用对数转换将连续乘法转换为连续加法。...我们做分类输出的时候，我们是会把它判断成鸟，但是神经网络输出的时候你是属于鸟，但是你的概率只有0.34，所以神经网络不希望这样，神经网络希望输出的结果训练以后说的，我告诉你属于鸟，其实而且鸟类的概率比较高...但是多类支撑向量机损失在这个情况下，他会把损失判断为0，不在优化算法，但是由于3者之间差距实在太小，你这次可能预测为鸟类是正确的，但是下次就未必正确，这就导致我们神经网络的训练精度不能提高。 ...如上图，尽管A组和B组的损失几乎是一样的，但是却是预测正确和预测错误，在我反向传播时权重稍微调整一下，我就能让我预测正确，但是我的损失并没有怎么样的改变，这就是为什么我的总损失并没有怎么样变化，但是我的精度在一直在上升

4692 0

RCTF 2018 Magic题目详解

但是要注意的是, 这个固定序列在不同平台下, 生成的伪随机序列是不一致的, 在 Windows 平台下, 该函数在同一初始种子的情况下, 生成相同的随机序列....因为这里是给函数传入一个函数指针, 所以我们要进来看一下, 最终到了 sub_403180 里面, 这里面带调用了 onexit 方法, 就是在程序退出的时候要执行的函数列表....正确的输出是 Setjmp returned -- 0 s = Bob In b: i = 3, Calling longjmp Setjmp returned -- 3 [1] 41956 segmentation.../tmp s 没用正常输出, 为什么呢?...所以我们输入的数据经过 rc4 加密后, 应该是 238cbefd25d765f4b6b3b6fe174a2effc384ed21a4ab11096a5 因为 rc4 是对称加密的, 所以我们只需要把该值和秘钥输入加密函数即可得到正确的输入

1K0 0

感知机--模型与策略

由于自己在这里碰到了问题，稍微证明一下为什么w是直线（高维空间下为超平面）的法向量？ ? 上面说到我用训练好的模型进行预测判断，如果大于0就分类到+1，如果小于0就分类到-1。...但是不幸的是，这样的损失函数并不是w，b连续可导（你根本就无法用函数形式来表达出误分类点的个数），无法进行优化。...很自然的我们想到用误分类点的数目来表示损失函数，但是由于不可导，无法进行更新，改为误分类点到超平面的距离来表示，然后不考虑w的范式分之一，得到我们最终的损失函数！...这里在学习的过程中，我有一个问题就是为什么可以不考虑w的范式分之一（因为微信无法打出那个公式，所以这样描述，望谅解！），不用总距离表达式作为损失函数呢？...感知机的任务是进行二分类工作，它最终并不关心得到的超平面离各点的距离有多少（所以我们最后才可以不考虑w的范式），只是关心我最后是否已经正确分类正确（也就是考虑误分类点的个数），比如说下面红色与绿线，对于感知机来说

5655 0

力扣刷题之分数加减运算（每日一题727）

分子与分母的范围需要注意是[1,10]。输出要求最简，并且如果是负数的话要给出符号，反之不给。这里面需要注意一些细节。今天的一种解题方法，思路就是去分别计算每个分数的分子和分母。...需要注意的是这里 num = num*10+expression.charAt(i++) - ‘0’; chartAt()函数代表取当前索引的字符，这个字符啊我们要转换为数字，所以减去了字符‘0’。...但是这里为什么还会有定义的num然后乘以10呢？...假如遇到了10，我们的首先获取到的是1，然后我们转换了为数字1，假如你没有乘以10，那么现在就是1，我们后面再移动一位是0,那么你这会接收到的就是0，这样你是无法正确接收到分子的。...最后得到最后的值。最后呢，我们需要进行一个最简的分数。这次是求分母和分子的最大公约数，这里要注意分子的符号，我们这里是不要符号的，符号的最终我们用之前的符号的标记变量。

4051 0

使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

我的图片应该是人，那么期望值应该是百分之百，表示这个图片上是人。而人工神经网络可能得出图片是人的概率为85%，使用代价函数得到15%的差值。用这个值更新神经网络的权重和偏差，尽可能让实际值接近期望值。...反复迭代，该过程最终会得出最优的权重和偏差。整个过程需要使用一些输入数据。比如这是一张图片，这是对应的标签，或者模型应该得到的正确输出值。以上是关于神经网络的一些背景知识。...我调出一张图，这是训练数据集中的第6张图。实际输出是这样。这是数字8的图片，如果看到原始的输入图像，输入图像中的值都代表图像中的一个特定像素。从0到1，代表这个图像多暗。如果是0，像素则为白色。...如果是1或者接近1，像素则比较暗。然后看到这里，这些是训练数据。这是训练数据输出的形状。是10维的，大小为10的数组。输出为0、1。训练数据是0或1，或是任何一个值。这说明了训练数据代表什么。...我将对两者都运行argmax函数，这将在输出的每个向量中得出0或者1。最后得出我的神经网络正确率为91%，这实际上很糟糕。十个图像中有一个是不正确的，但这是一个非常简单的例子。

1.3K9 0

带你一起梳理Word2vec相关概念

但是这个神经网络的学习不是为了准确的预估正确的中心词/周围词，而是为了得到 word——>vector 这个映射关系。...softmax保证输出的向量是一个概率分布。一旦转换为概率之后，我们就可以用到最大似然估计（交叉熵）的方式来求得最大似然或者最小交叉熵。定义loss损失函数：用来预测正确输出/优化模型。...此时，我们需要寻找的就是那个使似然函数取得最大值的 θ 值： argmax L(θ) 这里 argmax ƒ(x) 是使得函数 ƒ(x) 取得其最大值的所有自变量 x 的集合，而我们想要研究的问题最终再一次变成了一个求极值问题...softmax保证输出的向量是一个概率分布。一旦转换为概率之后，我们就可以用到最大似然估计（交叉熵）的方式来求得最大似然或者最小交叉熵。定义loss损失函数：用来预测正确输出/优化模型。...基本结构按照原理来说，基本网络结构应该是四层：分别是输入层，映射层，隐藏层和输出层。但是实际中，无论是哪种模型，其基本网络结构都是省略掉hidden layer。为什么要去掉这一层呢？

6481 0

All In! 我学会了用强化学习打德州扑克

A 0 表示两位玩家的起始手牌不一样，a 1 表示起始手牌一样。 ? 例如，由于手牌 56 是 6♦2♣，57 是 6♥2♣，58 是 6♣2♠，于是我们有： ? 为什么结果不正好是 0.5 呢？...这里，下标 i 指代向量的特定元素，并将参数列表写为 (φ;θ)，其表示 Q^ 的值取决于φ和θ，但是我们可以认为是φ的函数，θ为固定值。代码很简单： ?...虽然这个函数普遍使用，但是这个算法没有什么特别之处，以使它成为这个问题的最佳选择。这只是其中一种方法：将某些学习参数与某些特征相结合以获得输出，并且完全由我们定义一个θ向量，使它产生我们想要的输出。...虽然不清楚正确的答案应该是什么，除了知道它肯定应该在 9（如果 SB 总是 GII）和 10.5（如果 SB 总是弃牌）之间。...（但是，为什么你会觉得有第二张更高的手牌显然是负的？）

1.3K11 0

由一次磁盘告警引发的血案

呢, 可以这样理解, block 为磁盘存储的基本的单位, 方便磁盘寻址等(这里说的基本单位应该是磁盘物理结构单位例如一个扇区/柱面等, 对应一个物理单位), 而此处的block可以理解为一个逻辑单位,...用 dd 命令生产一个文件, 上例中为从标准输入中读取 count=0 个block, 输出到 sparse-file 中, 一个 block 的大小为1k(bs=1k), 输出时先将写指针移动到 seek...xxd 可以更改当前文件显示为2进制形式), 能看到里面的内容全是0. 或者直接用od命令查看2进制. 实际上, Sparse 文件是并不占用磁盘存储空间的, 那为什么能看到文件里面包含很多0?...大小与前面的Mac不一样, 这里是1024)....参考资料: wiki Sparse_file man du 《UNIX环境高级编程》笔记–read函数，write函数，lseek函数 为什么用ls和du显示出来的文件大小有差别？

3543 0

从实现装饰者模式中思考C++指针和引用的选择

} 从代码中不难看出程序的输出结构应该是“装饰过花的装饰过花的奶油蛋糕”，事实也的确如此！...稍有编程经验的人都会跟踪调试这些构造函数的执行过程，结果发现FlowerDecorator只被执行了一次，因此少输出一次“装饰过花的”不足为奇。但是你我肯定好奇为什么会少输出一次呢？...是Cake的子类，但是编译器会自动最佳匹配函数参数类型）！...难道以上的假设都错了吗？我可以确定的告诉读者，我们以上的假设都是正确的。最终我也是没有办法，去StackOverFlow上求助，综合回答者的讨论，我终于把问题的原因锁定了——编译器优化！...看来，还是gcc优化的比较彻底。因此我们可以得出结论，类似这种无名对象的构造（有名的是按照规矩来的），调用多少次构造函数要看编译器的“脾气”了。到这里，不知道你对引用参数的感觉如何？

1.1K10 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭