W1

(inlight写作打卡--W1)我和父亲

图片发自App01在一个家庭中，父亲可以撑起一片天；在女儿的心中，父亲是她依靠的港湾。每当我心情不好的时候，我希望向父亲倾诉；每当我开心的时候，我希望和父亲分享；每当我取得一点成绩的时候，我希望和父亲聊聊……记忆中的父亲是我崇拜的偶像，记得很小的时候，最开心的事情就是骑在爸爸的脖子上，看见前方的风景，感觉自己就是世界上最幸福的孩子；父亲喜欢看书，喜欢早起，喜欢种一些花花草草，把我们并不大的阳台装饰
山牛子·2019-12-06 06:13

不同版本中layout XL的使用

lxNetlistCellMap((""(("cell""=""LibName_schCellName")(useCell"LibName_layCellNamelayoutmaster.tag")(paramNameMap("w1
蜀湘情缘·2019-12-02 09:03

W1 Summary-刻意练习-Peak: Ch1 & Ch2

8月英文原版读书会图/EricReflection:从小到大，我们最讨厌也最羡慕的一直都是那个“别人家的孩子”，不是歌唱得好，就是琴弹得好，要么有超群的记忆力，要么是解题高手......我们羡慕嫉妒恨之余，只能自嘲自己没有这个天赋，就算再努力都没有用。于是，我们心安理得的继续得过且过着，时而羡慕嫉妒别人一下，时而自我感伤一下......我也曾一度抱有这样的想法，直到开始阅读《刻意练习》这本书以后。
楚汐CX·2019-12-02 04:34

钢结构构件及做法最完整版本（先收藏）——之四

■型材可选择铝型材或塑14、泛水板、饰边板说明：■W1因内墙
钢构百科·2019-12-01 16:17

【‪在线学习‬】思維導圖法頂尖思考術-思维导图应用演练：自我介绍

思维导图法顶尖思考术-思维导图应用演练：自我介绍-腾讯视频【孙易新博士】首度在北京开课～思维导图法职场优势管理师认证班-W1职场基础应用班，现推出团报优惠，3人以上享9折，5人以上享85折优惠！
孙易新心智图法_思维导图法·2019-12-01 15:29

09 线性回归及矩阵运算

=wTx其中w,x为矩阵：wT=(w0,w1,w2)x=（1，x1,x2)T回归的应用场景（连续型数据）房价预测销售额预测（广告，研发成本，规模等因素
hp_lake·2019-12-01 11:00

【W1】任务-你的名字

一.时间周期2018年7月16日---2018年7月24日二.互评分组.A组：就走偏锋，傲娇一只羊，嗨_四月风，何小花_2fe8，阿树树树嗷，我是一直流浪的猪，domo91，文利_f58d.B组沛菀，象弥，刺怀，走边关的蒲公英，向北_e960，十夏南黎，丹东有条河，木可公子，焦雅彦.C组失落的羊,张小耳,一皿,巴山雨,顾亦笙,猫小姐的探险世界,浪读者,水木听风.特约老师点评三.主任务任务内容聊聊你
失落的羊·2019-12-01 00:45

Elon Musk W1

SummaryMuskwasbornandgrewupinSouthAfrica.Asakid,hefoundawaytoblocktheworldandconcentratetoacertaintask,whichdidn'tendearhimtohispeers.Gradually,hisinclinationtowardcomputerandtechnologyfosteredaninten
哇620·2019-11-30 12:52

数据分析学习记录W1——业务理解

业务（商业）理解的步骤识别问题：理解问题，为啥重要，有何收益？分解问题：发生时间与场景，前因是什么识别关键：明确关键问题，划定其范围和后果寻求支持：识别关系人，评估其兴趣，管理其预期明确目标：明确基本假设和交付物故事素材：确定基本的故事线及需要的数据、方法、示例制定计划：对上上述任务进行组织并制定计划
演奏的船长·2019-11-29 16:08

哈夫曼编码实验

哈夫曼的编码实验一、哈夫曼编码介绍：1、哈夫曼树：（1）定义：假设有n个权值{w1,w2,...,wn}，试构造一棵含有n个叶子结点的二叉树，每个叶子节点带权威wi，则其中带权路径长度WPL最小的二叉树叫做最优二叉树或者哈夫曼树
Mr.Stark丿·2019-11-22 15:00

Apple AirPods 好价入手趁现在！2代有线充电只要$139

新款的AirPods小幅升级，从W1升级为H1芯片，支持“HeySiri”并且降低了30%的游戏声音延迟
北美省钱快报·2019-11-19 00:00

Apple AirPods 好价入手趁现在！2代有线充电只要$139

新款的AirPods小幅升级，从W1升级为H1芯片，支持“HeySiri”并且降低了30%的游戏声音延迟
北美省钱快报·2019-11-19 00:00

[nlp] skip-gram模型代码

训练目的：得到W1词向量矩阵下面代码将用TensorFlow实现Word2Vec中的Skip-Gram模型。
熊熊的小心心·2019-11-12 16:11

图的广度优先搜索

一、基本思想1首先访问起始顶点v2接着由v出发，依次访问v的各个未访问过的邻接顶点w1，w2，…，wi；3然后再依次访问
海天一树X·2019-11-07 18:17

汇编六 — 循环、选择、判断的识别

比较w0和w1的值。0x100c728c8:cmpw0,w10x100c728cc:b.le0x100c728e4;atmain.m0x100c728d0:adrpx8,20x10
Superman168·2019-11-06 00:12

回头看看~w1

2017，第一周，整理了五次，整理了衣柜，阳台，梳妆台，书籍，理顺了信用卡债务，对全年经济做了一个大致规划。了却了爸爸的手机卡，微信绑定等事宜。今年的主题是把注意点放少，保持精力集中，专注，极简。同时，放空自己，改善假装忙碌的状态。慢下来，和家人一起简单生活。听了春楠老师的音频，有一点受启发，给场所定位归类这件事我没有做好，导致有时候东西就算想收拾也不知道放哪里，导致物品再次堆积。把事情堆积到一起
燕子0122·2019-11-05 23:52

2016 LPL夏季赛W1红黑评：升班马IM大放异彩，RNG核弹下路初露锋芒

文/伊格古德曼EDG本周2：1NB；2：0SNAKE结论：红EDG在夏季赛的第一周面对两支并不弱的对手取得了全胜开局，考虑到EDG阵中PAWN因伤缺席，KORO1因状态问题调整的情况，这两场开门红实属不易。在中上都是新人的情况下，EDG的打法更加偏向下路，DEFT的发挥也让人放心，加上节奏老道的厂长从中串联，EDG至少在开局上与春季赛相比局势好了很多。MOUSE：一般EDG的上单不好做：不仅由于战
PentaQ刺猬电竞社·2019-11-05 07:59

W1

1.图中列表是无序列表，其中“语言”“编辑器”可自成一段由用作标题完成。列表以开始，并以结束。列表项以开始，并以结束。除此之外，列表还有有序列表，有序列表以开始，以结束，列表项与上述一样代码实现如下：2.图示是由html中表格标签实现，表格中由表示表头，表示行，表示列。其具体实现代码如下：3.使用html完成图示代码如下：用css美化，css代码如下：html代码修改如下：完成后页面效果如下：
NPU李元申·2019-11-03 14:52

（Inlight写作打卡～W1）大爷，父亲节快乐！

父亲节的心声嘟，嘟，电话接通了～“大爷，是我，小红。”“哦，小红啊，知道你今天肯定给我打电话，一直在等你呢。我身体挺好的，天天出去散步，腿早就不疼啦。嗯，每天吃个八九分饱，做饭也不对付了，你嘱咐我的那些我都在照着做呢～～～～撂下给大爷的电话，我流泪了。我知道，大爷总是和我报喜不报忧，其实，他的腿因为年轻时环境差，工作力度大，坐下了病根，肯定在疼！大爷也不一定饭后去散步，因为腿有时真的很疼！为了让我
红老师·2019-11-03 09:44

西瓜书读书笔记 ch3线性模型 ch4决策树

ch3线性模型*线性模型的定义和表示f(x)=(w1,w2,...,wd)*(x1,x2,
数据会说话·2019-11-03 03:44

再话巴山夜雨+55雯子+W1

这一周看的书是《天才在左疯子在右》，而这一周（其实从上一周）就有个节目叫“中国诗词大会”，跟随节目之余又重翻了唐诗三百首，这首《巴山夜雨》再次引起我的触动。君问归期未有期，巴山夜雨涨秋池。何当共剪西窗烛，却话巴山夜雨时。你问我什么时候能回故乡，但我却不知道什么时候能回去。看看窗外，延绵不断下着的夜雨已经把这秋天的池塘填满了！什么时候我们才能聚在一起，围在家里西窗的烛火下，一边剪着烛心，一边互诉思念
雯雯雯子·2019-11-02 08:49

蓝牙耳机上手实测报告：JEET W1和JBL T280BT功能对比解析

蓝牙耳机早已不是什么潮流新鲜产物,不过这两年,由于全面屏手机的带动,让蓝牙耳机越来越流行,甚至有部分用户,是最近才开始接触到蓝牙耳机。经过多年的技术发展,蓝牙耳机现在不仅可以满足大家的通勤听音乐,还可以运动使用,更有厉害的,打游戏都不受影响。你以为我要说:功能越多,性能越强,价格也就越贵吗?其实不然,因为有些上千元的国际大品牌,虽然外观高大上,品牌也很有名气,但都无法改变其渣渣性能,或者普普通通的
数码达人谈·2019-11-02 07:43

2019上海校服.园服展览会+2019上海国际未来教育博览会

2019上海教育展--2019上海国际未来教育博览会2019上海教育展会,上海教育培训展,中国教育装备展会5.2132019年12月2日-4日上海新国际博览中心w1馆(龙阳路2345号)展会简介：2019
zhanxinexpo·2019-11-02 03:08

20171202 3.0 W1周检视by孔鸿飞

201712023.0W1周检视by孔鸿飞结束了2.090天的践行，这周进入的是自己的调整期。反思回顾是为了及时调整，更好地前行。根据自己2.0的情况，结合实际，制定了G1593.090天目标：1.每天英语阅读打卡。2.90天中文阅读6本书。3.家庭信息系统整理初步完成。3.0第一周90天目标完成情况：1.每天英语阅读打卡D148✅2.90天中文阅读6本书3.家庭信息系统整理初步完成习惯方面：早起
卡通鱼·2019-11-01 06:49

动态规划中阶

（无限背包）Givenasetof'n'itemshavingweights{W1,W2,W3,.....,Wn}&values{V1,V2,V3,.....,Vn}andaKnapsackofweightW
crazydane·2019-10-31 23:21

如果你忘记了最初的梦想——《精力管理》书评

而主要内容就是围绕两个W1个H来展开：WHY,WHAT,HOW——精力为什么重要，精力是什么（四个来源），怎么样管理精力（精力管理的四个基本原则和管理精力三个步骤）。The
冰洛洛·2019-10-31 23:31

让你的照片会下雨

首先打开MIX软件，导入照片接下来点击“编辑工具箱”再点击“纹理”选择天气这里选择W1，雨丝纷纷下落，仿佛下了一场太阳雨。其实后面的几个W2-W5
少白兄·2019-10-31 00:10

时针、分针和秒针重合问题

分析：先求角速度：（度/秒）1.时针：w1=360/12*3600=1/120d/s2.分针：w2=360/3600=0.1d/s3.秒针：w3=360/60=6d/s设3个针当中，快针角速度为wf，慢针角速度为
Sep_D_Dai·2019-10-28 08:28

Bi-directional Recurrent Neural Network (BRNN)双向循环神经网络

六个独特的权值在每一个时步被重复的利用，六个权值分别对应：输入到向前和向后隐含层（w1,w3），隐含层到隐含层自己（w2,w5），向前和向后隐含层到输
小镇大爱·2019-10-26 16:31

SPSS 2019年10月24日 今日学习总结

.数据文件的重置结构横向结构（个案组）纵向结构（变量组）数据结构不符合分析方法的时候就需要重组选定变量重组为个案数据→重构重构数据向导选定变量重构为个案选定个案重构为变量转置所有数据变量组数目一个（如w1
天道酬勤_谨言慎行·2019-10-24 20:00

SPSS 2019年10月24日 今日学习总结

.数据文件的重置结构横向结构（个案组）纵向结构（变量组）数据结构不符合分析方法的时候就需要重组选定变量重组为个案数据→重构重构数据向导选定变量重构为个案选定个案重构为变量转置所有数据变量组数目一个（如w1
1342521950·2019-10-24 20:00

随机梯度下降

感知机可以把感知机想象成中学物理学过的简单的串联、并联电路，由图我们再看一下感知机的公式，很简单的y = 0 (当 w1*x1+w2*x2  θ)x1和x2是我们输入值，w1和w2是权重值
mjTree·2019-10-19 15:45

搭建一个简易的神经网络及理解其中的矩阵求导及反向传播推导

=100input_data=1000output_data=10x=torch.randn(batch_n,input_data)y=torch.randn(batch_n,output_data)w1
Shannon333·2019-10-13 19:54

Tensorflow 保存和载入训练过程

importtensorflowastfimportrandomrandom.seed()x=tf.placeholder(tf.float32)yTrain=tf.placeholder(tf.float32)w1
远征i·2019-10-10 21:00

动态规划-背包问题

描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包，现在有n件物品，它们的重量分别是W1，W2，...,Wn,它们的
摸鱼酱·2019-10-07 11:00

计算句子相似度

计算句子相似度，①常用方法有基于语义和词序相似度计算方法，②基于关系向量模型基于语义和词序的句子相似度计算方法简介定义1：给定一个句子Ti，经过汉语分词系统分词后，得到的所有词W1构成的向量称为句子Ti
stonelin3935·2019-10-03 22:52

w

c1$表示$x$与父亲连边不反转时奇度点个数,$f[x][0].c2$表示$x$与父亲连边翻转是要的最小操作数$f[x][1]$表示翻转转移就是分情况讨论,我们首先要将子树合并完,最后再上传到当前节点w1
.texas·2019-10-02 06:00

感知机算法及BP神经网络

一，感知机模型（1）、超平面的定义令w1，w2，...wn，v都是实数(R)，其中至少有一个wi不为零，由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+.
积极废人·2019-09-30 13:00

C++实现哈夫曼树简单创建与遍历的方法

据此构造出最优树算法如下：哈夫曼算法：1.将n个权值分别为w1,w2,w3,....wn-1，wn的节点按权值递增排序,将每个权值作为一棵二叉树。
·2019-09-23 18:34

用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别

那么w1里面就有784*500个变量啦～～b1是500个变量。然后经过一个relu激活函数。第二层就是从500节点变换到10个节点的输出，输
nineteens·2019-09-19 14:54

深度学习 - 前向传播和反向传播

：importmathimportnumpyasnp#前向传播#[深度学习---反向传播的具体案例](https://zhuanlan.zhihu.com/p/23270674)#流程：#input(w1
云上听风·2019-09-18 17:04

卷积神经网络

输入特征图大小：W×H卷积核大小：k×k卷积步长：s×s输出特征图大小：W1×H1输出尺寸公式：//math.ceil(
云上听风·2019-09-18 17:50

构造哈夫曼树，并求加权路径长度 C++(优先级队列)

n个权值分别设为w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：(1)将w1、w2、…，wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；(2)在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树
爱玲姐姐·2019-09-17 09:49

【目标检测】 IoU 计算及 NMS 计算

一般都是给定一个点的形式为，[x1,y1,x2,y2]或者是[x1,y1,w1,h1]。'''
Chris_zhangrx·2019-09-11 15:07

【目标检测】 IoU 计算及 NMS 计算

一般都是给定一个点的形式为，[x1,y1,x2,y2]或者是[x1,y1,w1,h1]。'''
Chris_zhangrx·2019-09-11 15:07

第一周 -神经网络算法与实现

X1~Xn是从其它神经元传入的输入信号，W1~Wn分别是传入信号的权重，θ表示一个阈值，或称为偏置（bias），偏置的设置是为了正确分类样本，是模型中一个重要的参数。
周安伟·2019-09-08 10:00

LeetCode 197. Rising Temperature (上升的温度)

建立Weatherw1,Weatherw2，找到当w1的温度大于w2的时候，而且w1的日期是在w2的后一天，返回id。
Jimmy_Cheng·2019-09-02 06:00

python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码

python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标代码：groundtruth=cv2.imread(groundtruth_path)[:,:,0]h1,w1=groundtruth.shapecontours
叶晚zd·2019-08-27 16:09

对支持向量机中线性可分集分类过程的理解

这条直线将平面切割成两部分，若将两部分的点分别代入直线方程，可以得到两个不等式若将上面的不等式组进行一些简单的变换，将y替换成x2,x替换成x1，系数以及常数分别用w1,w2,b代替,则可以得到以下方新的方程组
半截木头渡海洋·2019-08-25 22:23

linux常用命令示例汇总

1.ping-c3-i0.1-W1-t3100.100.242.181-c发包数目,-c3三个-i,发包间隔,-i0.1,每隔0.1秒发一个包-W,发包超时时间,-W1,超时时间为1s-t,ping的ttl
killianxu·2019-08-25 11:00
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