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python爬虫(三)——多线程+正则匹配下载图片(wallheaven图片网站)

多线程+正则匹配下载图片(wallheaven图片网站)1. wallheaven 壁纸网站这个网站的图片是提供下载的,在壁纸类别之中质量非常高,包括了很多的高清图片。详细情况可访问其主页页面:wallheaven2、分析网页架构1)获取全部页面的地址分析网页主页地址为:https://wallhaven.cc/输入关键词china进行查询后,地址变为:https://wallhaven.cc/s

#python#爬虫#正则表达式 +1
机器学习——神经网络(三):线性神经网络

文章目录线性神经网络(LMS)1.基础理论2. 简单的线性神经网络例子:3.使用线性神经网络解决异或问题:线性神经网络(LMS)1.基础理论对比理解:感知器LMS只有两种输出(1或者-1)输出可以是任意的值激活函数可以是sign、sigmod等函数激活函数是线性函数解决不了异或等问题只能解决线性可分问题,但是可以解决异或问题网络结构:>LMS学习算法(最小均方误差算法):为什么用两个激活函数

#神经网络#算法#python +2
机器学习——神经网络(五):BP神经网络解决异或问题

BP神经网络解决异或问题BP神经网络的推导、python实现代码及结果视图请移至机器学习——神经网络(四):BP神经网络单层感知器异或问题请移至机器学习——神经网络(二):单层感知机异或问题python 3.6numpy、matplotlib库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 载入数据x_data = np.array([[1,0

#神经网络#python#深度学习 +2
Docker:Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

文章目录1. 问题描述1. 问题描述Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]本机运行镜像容器报错:找不到GPU。通常问题在于执行程序需要GPU,但是镜像中是没有GPU的,只能调用...

#docker
Qtdesigner设计实例——计算器 +可执行文件exe制作

文章目录Qtdesigner计算器UI设计+exe制作一、qtdesigner界面设计:二、.ui文件转变为.py文件三、添加功能函数四、pyinstaller打包成exe文件Qtdesigner计算器UI设计+exe制作结果视图:一、qtdesigner界面设计:界面详细设计参考:基于PyQt5和Qt Designer的简易加法计算器的制作qtdesigner界面:设计步骤:新建一个mainwi

嵌入物理(PINN)还是基于物理(AD)?

基于自动微分(Automatic Differentiation)的反演问题解析。利用深度学习框架的自动微分(auto diff)自动计算损失函数关于输入参数的梯度,然后利用深度学习框架中自带的优化算法如Adam等进行模型优化,同时用GPU和矩阵计算提高反演的效率。可用于高效地下横波波速反演和反演结果不确定性估计。核心优势:(1) 无损梯度求解。(2)计算效率高:与传统的数值微分方法相比,自动微分

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机器学习——神经网络(五):BP神经网络解决异或问题

BP神经网络解决异或问题BP神经网络的推导、python实现代码及结果视图请移至机器学习——神经网络(四):BP神经网络单层感知器异或问题请移至机器学习——神经网络(二):单层感知机异或问题python 3.6numpy、matplotlib库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 载入数据x_data = np.array([[1,0

#神经网络#python#深度学习 +2
实用机器学习笔记(八):SGD + MLP + CNN + RNN简介

文章目录1. Mini-batch stochastic gradient descnet (SGD)2. Linear Methods -> Multilayer Perception(MLP)3. Dense Layer --> Convolution layerThe problem of dense layerConvolution layerPooling LayerConv

#机器学习#人工智能#深度学习
Julia 资料整理与总结(全)

转:Julia 资料整理与总结(全)

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