问题描述　　从键盘输入一个不超过8位的正的十六进制数字符串，将它转换为正的十进制数后输出。　　注：十六进制数中的10~15分别用大写的英文字母A、B、C、D、E、F表示。样例输入FFFF样例输出65535直接贴代码：import java.util.Scanner;/** 十进制转十六进制*/publ

目录1.写在前面2.强化学习与神经网络3.神经网络的作用4.更新神经网络5.DQN 两大利器1.写在前面今天我们会来说说强化学习中的一种强大武器, Deep Q Network 简称为 DQN. Google Deep mind 团队就是靠着这 DQN 使计算机玩电动玩得比我们还厉害.2.强化学习与神经网络之前我们所谈论到的强...

目录1.写在前面2.保存3.提取网络4.只提取网络参数5.显示结果6.完整代码演示1.写在前面训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用, 这就是这节的内容啦. 我们用回归的神经网络举例实现保存提取。2.保存我们快速地建造数据, 搭建网络:torch.manual_seed(1)# ...

目录1.写在前面2.定义一个Variable3.Variable计算，梯度4.获得Variable里面的数据1.写在前面在 Torch 中的 Variable 就是一个存放会变化的值的地理位置. 里面的值会不停的变化. 就像一个裝鸡蛋的篮子, 鸡蛋数会不停变动. 那谁是里面的鸡蛋呢, 自然就是 Torch 的 Tensor 咯. 如果用一个 Variable...

目录1.写在前面2.快速搭建1.写在前面Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络。2.快速搭建我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用net1代表这种方式搭建的神经网络：class Net(torch.nn.Module):def __ini...

机器学习-贝叶斯学习一：贝叶斯公式及解释：贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。贝叶斯规则是概率统计...

一、高数1.1二、线代2.1三、概率论3.1 独立同分布 iid独立同分布independent and identically distributed (i.i.d.)在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。独立：每次抽样之间没有关系，不会相互影响；同分布：每次抽样，样本服从同一个分布；独立同分布：i,i,d，每次抽样之间独立

目录1.写在前面2.超参数设置3.著名画家的画4.神经网络5.训练6.可视化训练过程7.完整代码演示1.写在前面GAN 是一个近几年比较流行的生成网络形式. 对比起传统的生成模型, 他减少了模型限制和生成器限制, 他具有有更好的生成能力. 人们常用假钞鉴定者和假钞制造者来打比喻, 但是我不喜欢这个比喻, 觉得没有真实反映出 GAN 里面的机理....

目录1.scala简介2.Scala官网6个特征3.scala安装和使用3.1 windows安装,配置环境变量4.btw1.scala简介Scala 是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala 运行在 Java 虚拟机上，并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码，所以它可以运行于 JVM

1.需求分析统计求和：统计每个手机号的上行流量总和，下行流量总和，上行总流量之和，下行总流量之和分析：以手机号码作为key值，上行流量，下行流量，上行总流量，下行总流量四个字段作为value值，然后以这个key，和value作为map阶段的输出，reduce阶段的输入2.代码实现2.1 数据展示2.2 解决思路2.3 代码结构2.3.1 FlowBeanpackage ucas.mapreduce