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對(duì)電腦配置有職業(yè)要求的人，買(mǎi)筆記本電腦的時(shí)候多考慮能更換的部件，能為之后工作省不少錢(qián) 一般來(lái)說(shuō)呢，游戲本能更換的比較多，比如內(nèi)存、固態(tài)、顯卡 以上文章，作為自己的學(xué)習(xí)筆記，僅供參考 本文完，感謝你的閱讀?。。?最后，如果本文對(duì)你有所幫助，希望可以點(diǎn)個(gè)贊支持一下。你們的鼓勵(lì)將會(huì)是博主原創(chuàng)的動(dòng)力。
看上去都是65W的功率，想問(wèn)下能不能給華為筆記本充電。MagicBook 2018 第一代。
是一款多平臺(tái)的云筆記本應(yīng)用程序，它支持 Windows、Mac、Linux 和 Android 等各種操作系統(tǒng)。Leanote 提供了一套完整的筆記管理系統(tǒng)，用戶可以創(chuàng)建、編輯和組織筆記，還可以添加標(biāo)簽、分類(lèi)和文件附件等。 2.2 Leanote特點(diǎn) 記筆記變得簡(jiǎn)單：Leanote
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類(lèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
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鴻蒙設(shè)備開(kāi)發(fā)，好像不支持在鴻蒙環(huán)境，華為的筆記本不是裝著鴻蒙系統(tǒng)嗎？
如題，我這邊測(cè)試了好幾次確認(rèn)是華為殺毒的問(wèn)題，而且給MSI Center加信任沒(méi)用必須得卸載華為殺毒才能恢復(fù)正常。正常狀態(tài)是這樣的只要安裝了華為殺毒，MSI Center啟動(dòng)后就變成了這樣上面的功能和支持兩個(gè)分頁(yè)都不見(jiàn)了
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反，我們正在走向一個(gè)人工智能嵌入式世界。智能冰箱可以自動(dòng)點(diǎn)菜，無(wú)人機(jī)可以自動(dòng)導(dǎo)航整個(gè)城市。強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)該能夠下載到個(gè)人電腦、手機(jī)和小型芯片上。這需要輕量級(jí)人工智能：使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更小，同時(shí)保持性能。這直接或間接地表明，在深度學(xué)習(xí)的研究中，幾乎所有的事情都與減少必要的參數(shù)有關(guān)，
約，但被（錯(cuò)誤）預(yù)測(cè)為不違約的人盡可能的少。(假陰） 如果銀行希望擴(kuò)大業(yè)務(wù)而適當(dāng)放寬風(fēng)險(xiǎn)控制，那么銀行可以讓真實(shí)違約，但被（錯(cuò)誤）預(yù)測(cè)為不違約的稍微多些。從上表可以看出該模型可以很好的控制假陽(yáng)性率， 也就是說(shuō), 在真實(shí)不違約的人中，絕大部分都正確預(yù)測(cè)為不違約；只有2人錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為違約。
7116229.png) 觀察箭頭的方向，代表了處理的流程。通過(guò)線性回歸模型和生物神經(jīng)元的類(lèi)比，可以將線性模型稱作一個(gè)只包含一個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 同樣的，logistic模型也可以用來(lái)進(jìn)行類(lèi)比，下圖代表的就是預(yù)估y等于1的概率的處理過(guò)程： 。 然后介紹numpy庫(kù)，他可以實(shí)現(xiàn)快速的算數(shù)運(yùn)算，特別是矩陣運(yùn)算，運(yùn)算內(nèi)部是通過(guò)C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，所以比較快。他包含兩種基本數(shù)據(jù)類(lèi)型：`數(shù)組（array）`和`矩陣（matrix）`。 然后介紹基于numpy庫(kù)的pandas庫(kù)，可以用于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。他的數(shù)
解決欠擬合問(wèn)題的方法比較簡(jiǎn)單，增加模型復(fù)雜度就可以了。常見(jiàn)的方法是增加隱藏層的數(shù)量或者增加隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，或者二者同時(shí)增加。如果訓(xùn)練誤差持續(xù)下降，接近于0。而測(cè)試誤差在下降后變得平穩(wěn)，甚至略有上升。訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差的差距較大。這就是典型的過(guò)擬合情況。在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始階段
com/data/forums/attachment/forum/20228/6/1659775404176492371.png) 從上圖中可以看到，信用卡余額相對(duì)于每月收入來(lái)說(shuō)，對(duì)還款違約的影響更大。 一般模型不會(huì)直接預(yù)測(cè)某信用卡用戶是否違約，而是預(yù)測(cè)其違約的概率，表示為`P(Default|Balance
因此，在此基礎(chǔ)上，隱藏層到輸出層的logistic模型就可以把其分開(kāi)了：從這個(gè)例子可以看到，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以先通過(guò)隱藏層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不同特征，再根據(jù)隱藏層得到的特征做出更好的預(yù)測(cè)。也就是說(shuō)通過(guò)增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層和因變量之間更復(fù)雜的關(guān)系；而不通過(guò)隱藏層，這種關(guān)系無(wú)法表達(dá)。同時(shí)可以通過(guò)增加隱藏層的數(shù)量和每
這個(gè)在工作生活中應(yīng)用的實(shí)在是太廣泛了。比如老板問(wèn)你這件事情明天能不能搞完？一般情況下，你的回答可能就是一個(gè)隨機(jī)變量。 隨機(jī)變量可以分為兩種類(lèi)型：連續(xù)型和離散型。 `隨機(jī)變量的分布`用來(lái)描述隨機(jī)變量出現(xiàn)某種結(jié)果的可能性。可以用一些分布函數(shù)來(lái)表示。 常見(jiàn)的概率分布有幾種。這里只看最常見(jiàn)的一種概率分布，就是`正態(tài)分布`也叫高斯分布。
7/1658883526687508822.png) 矩陣的基本運(yùn)算就是加減乘除。加減法如果這兩個(gè)矩陣的維度是一樣的，就非常好理解。矩陣也可以和行向量進(jìn)行加減，要求行向量的列數(shù)和矩陣的列數(shù)是一樣的。 矩陣的乘法，如果兩個(gè)矩陣的維度一樣，也非常好理解，這種叫做`逐點(diǎn)相乘`（element-wise
現(xiàn)在我們來(lái)嘗試迭代多次，看看效果。 從w=0開(kāi)始 ```python #w初始值給0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr學(xué)習(xí)率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自變量：'+str(x))
