这是一个基于卷积神经网络（CNN）实现的猫狗分类系统。通过深度学习，模型能够识别图像中的猫或狗，输出其类别及概率。该项目主要分为数据预处理、模型构建、训练和评估四个部分。

import torch import torch . nn as nn import torch . nn . functional as F class Net(nn . Module) : def __init__(self) : super(Net , self) . __init__() # 输入图像channel：1；输出channel：6；

多分类问题，要分为。

本教程介绍了如何使用 PyTorch 在上的 CartPole-v0 任务上训练深度 Q-learning(DQN)智能体。智能体必须在两个动作之间做出决定-向左或向右移动小车来使其上的杆保持直立。您可以在上找到具有各种算法和可视化的官方排行榜。当智能体观察环境的当前状态并选择一个动作时，环境将转换到新状态，并且还会返回表示该动作结果的奖励。在此任务中，每前进一个时间步，奖励为+1，并且如果杆子掉

京东/掘金/阿里网盘自动签到服务 基于SpringBoot开发的自动化签到服务，支持京东、掘金和阿里网盘的定时签到功能。主要特点包括： 掘金任务：支持等级成长、沸点互动等任务（部分功能受限） 京东签到：自动签到及京豆查询 阿里网盘：自动签到及奖励领取 消息通知：支持Server酱和PushDeer推送任务结果 便捷部署：提供docker compose一键部署方案 服务通过定时任务自动执行各类签到

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无法很好的拟合训练集中的数据，预测值和实际值的误差很大，这类情况被称为欠拟合。拟合模型比较简单（特征选少了）时易出现这类情况。类似于，你上课不好好听，啥都不会，下课也差不多啥都不会。不论是训练集数据还是不在训练集中的预测数据，都能给出较为正确的结果。类似于，学霸学神！能很好甚至完美拟合训练集中的数据，即Jθ→0，但是对于不在训练集中的，预测值和实际值的误差会很大，，这类情况被称为过拟合。拟合模型过

feet2xy房价预测训练集中，同时给出了输入x和输出结果y，即给出了人为标注的**”正确结果“**，且预测的量是连续的，属于监督学习中的回归问题。其中h代表结果函数，也称为。假设函数根据输入（房屋的面积），给出预测结果输出（房屋的价格），即是一个X→Y的映射。hθ​xθ0​θ1​x，为解决房价问题的一种可行表达式。x: 特征/输入变量。上式中，θ为参数，θ的变化才决定了输出结果，不同以往，这里的

神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K1多元（K）分类问题输出单元不止一个（K1hΘ​xaLgΘL−1aL−1gzLL: 神经网络的总层数sl​: 第l层激活单元的数量（不包含偏置单元）hΘ​xk​: 分为第k个分类(kth)的概率 $P(y=k | x;\Theta) $K: 输出层的输出单元数量，即类数 - 1yki​: 第i个训练样本的第k个分量值yK维向量