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tensorflow 的基础语法

2020-08-25

以下的内容都是 tensorflow1.x 的语法

Session 会话控制

Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分。

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tensorflow 的安装

2020-08-25

window 10 + python3.7.7 + Anaconda ,下载 tensorflow(tensorflow ‘2.3.0’),参考教程

Anaconda 是一个开源的Python包管理器,Anaconda 的 envs 里面可以设置多个虚拟的 python 环境。安装 Anaconda 需要配置环境变量。

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强化学习方法 DQN

2020-08-23

Deep Q Network 简称为 DQN,结合了Q learning 的优势 和 Neural networks 。

传统的表格形式的强化学习用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值。但是当 state 过多,存储这么多的状态数据,在这些数据中搜索并选择 action ,不仅效率低而且占内存。

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强化学习 Sarsa

2020-08-21

Sarsa

Sarsa 的决策部分和 Q learning 一样,都是基于 Q 表的形式决策, 在 Q 表中挑选值较大的动作值施加在环境中来换取奖惩.。但是不同的地方在于 Sarsa 的更新方式是不一样的。

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Pandas plot 出图

2020-08-20

数据可视化,首先import我们需要用到的模块,除了 pandas,我们也需要使用 numpy 生成一些数据, matplotlib 用来 show 图片。

Series 线条可视化

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Numpy 初了解

2020-08-20

神经元数学模型

神经元输 入向量𝒙 = [𝑥1,   𝑥2, 𝑥3, … , 𝑥𝑛 ] T,经过函数映射:𝑓𝜃: 𝒙 → 𝑦后得到输出𝑦,其中𝜃为函数𝑓自 身的参数。考虑一种简化的情况,即线性变换:𝑓(𝒙) = 𝒘T𝒙 + 𝑏,展开为标量形式: 𝑓(𝒙) = 𝑤1𝑥1 + 𝑤2𝑥2 + 𝑤3𝑥3 + ⋯ + 𝑤𝑛𝑥𝑛 + b

参数𝜃 = {𝑤1, 𝑤2, 𝑤3, . . . , 𝑤𝑛, 𝑏}确定了神经元的状态,通过固定𝜃参数即可确定此神经元 的处理逻辑。

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Numpy 初了解

2020-08-20

科学运算当中最为重要的两个模块,一个是 numpy,一个是 pandas

Numpy 属性

  • ndim:维度。
  • shape:行数和列数。reshape 是一种方法
  • size:元素个数。
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Pandas 选择数据 设置值

2020-08-19

一 、Pandas 选择数据

简单的筛选

筛选某列

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Pandas 导入导出 合并 concat

2020-08-19

一 、Pandas 导入导出

pandas可以读取与存取的资料格式有很多种,像csv、excel、json、html与pickle等…。

读取文件

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Pandas 基本

2020-08-18

如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的,没有数值标签,而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的,让Numpy为中心的应用变得更加简单。

要使用pandas,首先需要了解他主要两个数据结构:Series 和 DataFrame。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录(注意不是yilia根目录)执行以下命令:
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置:

      jsonContent:
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        pages: false
        posts:
          title: true
          date: true
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          updated: false
          comments: false
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很惭愧

只做了一点微小的工作
谢谢大家