前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model，本文将来讨论如何自定义损失函数。（一）tensorflow2.0 - 自定义layer（二）tensorflow2.0 - 自定义Model自定义损失函数有两种情况，一种比较简单，而另一种稍显复杂。先来讨论第一种简单的情况，即不需要额外的参数。什么叫额外的参数呢？损失函数有两个默认参数，分别为实际输出、预测输出...

KNN算法是分类算法中最简单的一个算法了，关于这个算法的原理我就不做详细介绍了，这么简单的算法，究竟能不能用来准确的进行分类呢？其正确率又有多高呢？带着一点怀疑，咱来进行这个实验，我们就用最简单的KNN算法来进行手写数字识别，编程语言是python 3。首先讲一下思路，常规的机器学习算法大致有如下几个步骤：1、收集数据2、数据预处理3、寻找一个function set4、通过对数据进行...

装了个Ubuntu虚拟机，然后莫名其妙左键点不到东西了，而后偶然发觉居然是左右键交换了，不知道怎么设置成这样的，不过既然发生了那就得改回来。网上搜到的主要如下图：恕我直言没看明白，输入对应的命令也没效果，于是机智的我打开了系统设置。然后把下图的Primary button改成left即可，不知道咋就变成Right了，当然如果有需求的话也可以改成Right，习惯问题吧…...

在Windows环境下使用Ubuntu系统，大体上只有两种办法，要么装双系统，要么装虚拟机，下面就介绍在VMware下安装ubuntu16.04时如何使用NAT进行联网。VMWare里的虚拟机联网一般有三种方式，分别是桥接、NAT、主机模式桥接是指将虚拟机在网络上与自己电脑等级相同，NAT则是使用了NAT协议了，让自己电脑进行转接，而主机模式则虚拟机仅能与自己电脑通信。本文将仅介绍如何使用N...

近来学了点HACK技术，心血来潮之下就想实践一下。但是无端黑别人网站也不好，遂对自己部署在阿里云上的网站下手了自作孽不可活，直接被阿里给拉入ip黑名单了。。解封办法：然后往里面添加自己的ip即可，不要填局域网ip，百度搜索ip即可。往后黑网站还是自己在虚拟机内搭建环境吧

初学linux，虽有图形界面但是主要操作还是通过命令行，而且有些操作通过命令行的方式比之图形界面会更加方便，就比如批量的处理，很容易便能使用一行命令就可批量对文件进行操作。主要是使用通配符与正则表达式的方式来实现。文件的批量创建（比如创建文件名为1.txt到10.txt）：$ touch {1..10}.txt如果是按字母顺序也可以，那便将{1.。10}改成类似{a..z}或者{A..Z}的形式

有时候在MyEclipse上访问一个servlet时，会出现404的页面，如果是web.xml没配置好或者Url的错误，这里就不多说了，这里说的是一切都似乎很正确但是仍然访问不了的情况。这里需要做的是找到运行servlet的容器，这里以tomcat为例，先将其关闭，然后在该tomcat找到对应项目，点击redeploy，然后再启动tomcat即可。...

实验有需求，需要对tensor中每一行取一个不同的索引的元素，其中tensor为2维（本文方法适合任意维），因此本文以2维tensor为例。# 二维tensorg = tf.constant([[1,2,3,4,5,6,7,8],[9,8,7,6,5,4,3,2]])# 每一行取的index，在本例中，正确取值为[3, 2]，即第一行index=2的元素和第二行index=7的元素h_in...

在android studio中导入一些依赖的时候出现的这个错误，网上搜到的和我的path的内容都不相同，但是这不重要，重要的是解决方案是相同的。这个错误的意思是同样的依赖路径存在两个，说人话就是两次导入了同一个名称的依赖，然后系统就不知道要以哪一个为准了，这种问题的解决办法也很简单，在build.gradle(Module: app)里面，加上一句：packagingOptions {

前文已经介绍完了tensorflow2.0自定义layer、model、loss function，本文将结合前述知识，搭建一个稀疏自动编码器SAE。先简单介绍稀疏自动编码器SAE，其架构如下图所示（图源网络，侵删），三层结构，输出层应尽量和输入层接近，其重点在于中间的隐藏层，隐藏层将数据进行了重新编码，这样做的目的是获得输入数据更好的数据表示。在普通自动编码器中，往往要求隐藏层元素个数要比输..