tensorflow常用函数介绍
tf函数
TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现，比如GPU。下面是一些重要的操作/核：
TensorFlow的算术操作如下：
张量操作Tensor Transformations
最常用函数公式大全
Excel函数公式大全工作中最常用Excel函数公式大全 一、数字处理 1、取绝对值 =ABS(数字) 2、取整 =INT(数字) 3、四舍五入 =ROUND(数字,小数位数) 二、判断公式 1、把公式产生的错误值显示为空 公式：C2 =IFERROR(A2/B2,"") 说明：如果是错误值则显示为空，否则正常显示。 ? 2、IF多条件判断返回值 公式：C2 =IF(AND(A2<500,B2="未到期"),"补款","") 说明：两个条件同时成立用AND,任一个成立用OR函数.
? 三、统计公式 1、统计两个表格重复的内容 公式:B2 =COUNTIF(Sheet15!A:A,A2) 说明：如果返回值大于0说明在另一个表中存在，0则不存在。 ? 2、统计不重复的总人数 公式：C2 =SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8)) 说明:用COUNTIF统计出每人的出现次数，用1除的方式把出现次数变成分母，然后相加。
? 四、求和公式 1、隔列求和 公式：H3 =SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3) 或 =SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3) 说明：如果标题行没有规则用第2个公式 ? 2、单条件求和 公式：F2 =SUMIF(A:A,E2,C:C) 说明：SUMIF函数的基本用法
? 3、单条件模糊求和 公式：详见下图 说明：如果需要进行模糊求和，就需要掌握通配符的使用，其中星号是表示任意多个字符，如"*A*"就表示a前和后有任意多个字符，即包含A。 ? 4、多条件模糊求和 公式：C11 =SUMIFS(C2:C7,A2:A7,A11&"*",B2:B7,B11) 说明：在sumifs中可以使用通配符*
Excel常用函数及使用方法
excel常用函数及使用方法 一、数字处理 （一）取绝对值：=ABS(数字) （二）数字取整：=INT(数字) （三）数字四舍五入：=ROUND(数字,小数位数) 二、判断公式 （一）把公式返回的错误值显示为空： 1、公式：C2=IFERROR(A2/B2,"") 2、说明：如果是错误值则显示为空，否则正常显示。 （二）IF的多条件判断 1、公式：C2=IF(AND(A2<500,B2="未到期"),"补款","") 2、说明：两个条件同时成立用AND,任一个成立用OR函数。 三、统计公式 （一）统计两表重复 1、公式:B2=COUNTIF(Sheet15!A:A,A2) 2、说明：如果返回值大于0说明在另一个表中存在，0则不存在。 （二）统计年龄在30~40之间的员工个数 公式=FREQUENCY(D2:D8,{40,29} （三）统计不重复的总人数 1、公式：C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8)) 2、说明：用COUNTIF统计出每人的出现次数，用1除的方式把出现次数变成分母，然后相加。
（四）按多条件统计平均值 =AVERAGEIFS(D:D,B:B,"财务",C:C,"大专") （五）中国式排名公式 =SUMPRODUCT(($D$4:$D$9>=D4)*(1/COUNTIF(D$4:D$9,D$4:D$9))) 四、求和公式 （一）隔列求和 1、公式：H3=SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3) 或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3) 2、说明：如果标题行没有规则用第2个公式 （二）单条件求和 1、公式：F2=SUMIF(A:A,E2,C:C) 2、说明：SUMIF函数的基本用法 （三）单条件模糊求和 说明：如果需要进行模糊求和，就需要掌握通配符的使用，其中星号是表示任意多个字符，如"*A*"就表示a前和后有任意多个字符，即包含A。 （四）多条求模糊求和 1、公式：=SUMIFS(C2:C7,A2:A7,A11&"*",B2:B7,B11) 2、说明：在sumifs中可以使用通配符* （五）多表相同位置求和 1、公式：=SUM(Sheet1:Sheet19!B2) 2、说明：在表中间删除或添加表后，公式结果会自动更新。
BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1
命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.wendangku.net/doc/453231314.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
excel常用函数公式介绍
excel常用函数公式介绍 excel常用函数公式介绍1：MODE函数应用 1MODE函数是比较简单也是使用最为普遍的函数，它是众数值，可以求出在异地区域或者范围内出现频率最多的某个数值。 2例如求整个班级的普遍身高，这时候我们就可以运用到了MODE 函数了 3先打开插入函数的选项，之后可以直接搜索MODE函数，找到求众数的函数公式 4之后打开MODE函数后就会出现一个函数的窗口了，我们将所要求的范围输入进Number1选项里面，或者是直接圈选区域 5之后只要按确定就可以得出普遍身高这一个众数值了 excel常用函数公式介绍2：IF函数应用 1IF函数常用于对一些数据的进行划分比较，例如对一个班级身高进行评测 2这里假设我们要对身高的标准要求是在170，对于170以及170之上的在备注标明为合格，其他的一律为不合格。这时候我们就要用到IF函数这样可以快捷标注好备注内容。先将光标点击在第一个备注栏下方 3之后还是一样打开函数参数，在里面直接搜索IF函数后打开 4打开IF函数后，我们先将条件填写在第一个填写栏中， D3>=170，之后在下面的当条件满足时为合格，不满足是则为不合格 5接着点击确定就可以得到备注了，这里因为身高不到170，所以备注里就是不合格的选项 6接着我们只要将第一栏的函数直接复制到以下所以的选项栏中就可以了
excel常用函数公式介绍3：RANK函数应用 2这里我们就用RANK函数来排列以下一个班级的身高状况 3老规矩先是要将光标放于排名栏下面第一个选项中，之后我们打开函数参数 4找到RANK函数后，我们因为选项的数字在D3单元格所以我们就填写D3就可了，之后在范围栏中选定好，这里要注意的是必须加上$不然之后复制函数后结果会出错 5之后直接点击确定就可以了，这时候就会生成排名了。之后我们还是一样直接复制函数黏贴到下方选项栏就可以了。
数据挖掘常用资源及工具
资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
Excel常用函数介绍及常用功能
Excel常用函数介绍及常用功能 Excel函数一共有11类，分别是数据库函数、日期与时间函数、工程函数、财务函数、信息函数、逻辑函数、查询和引用函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数以及用户自定义函数。 工程 工程工作表函数用于工程分析。这类函数中的大多数可分为三种类型：对复数进行处理的函数、在不同的数字系统（如十进制系统、十六进制系统、八进制系统和二进制系统）间进行数值转换的函数、在不同的度量系统中进行数值转换的函数。 财务 财务函数可以进行一般的财务计算，如确定贷款的支付额、投资的未来值或净现值，以及债券或息票的价值。财务函数中常见的参数： 未来值 (fv)--在所有付款发生后的投资或贷款的价值。 期间数 (nper)--投资的总支付期间数。 付款 (pmt)--对于一项投资或贷款的定期支付数额。 现值 (pv)--在投资期初的投资或贷款的价值。例如，贷款的现值为所借入的本金数额。 利率 (rate)--投资或贷款的利率或贴现率。 类型 (type)--付款期间内进行支付的间隔，如在月初或月末。 信息 可以使用信息工作表函数确定存储在单元格中的数据的类型。信息函数包含一组称为 IS 的工作表函数，在单元格满足条件时返回 TRUE。例如，如果单元格包含一个偶数值，ISEVEN 工作表函数返回 TRUE。如果需要确定某个单元格区域中是否存在空白单元格，可以使用 COUNTBLANK 工作表函数对单元格区域中的空白单元格进行计数，或者使用 ISBLANK 工作表函数确定区域中的某个单元格是否为空。 数据库
当需要分析数据清单中的数值是否符合特定条件时，可以使用数据库工作表函数。例如，在一个包含销售信息的数据清单中，可以计算出所有销售数值大于1,000 且小于 2,500 的行或记录的总数。Microsoft Excel 共有 12 个工作表函数用于对存储在数据清单或数据库中的数据进行分析，这些函数的统一名称为Dfunctions，也称为 D 函数，每个函数均有三个相同的参数：database、field 和 criteria。这些参数指向数据库函数所使用的工作表区域。其中参数database 为工作表上包含数据清单的区域，参数 field 为需要汇总的列的标志，参数 criteria 为工作表上包含指定条件的区域。 逻辑函数 使用逻辑函数可以进行真假值判断，或者进行复合检验。例如，可以使用 IF 函数确定条件为真还是假，并由此返回不同的数值。 统计函数 统计工作表函数用于对数据区域进行统计分析。例如，统计工作表函数可以提供由一组给定值绘制出的直线的相关信息，如直线的斜率和 y 轴截距，或构成直线的实际点数值。 文本函数 通过文本函数，可以在公式中处理文字串。例如，可以改变大小写或确定文字串的长度。可以将日期插入文字串或连接在文字串上。下面的公式为一个示例，借以说明如何使用函数 TODAY 和函数 TEXT 来创建一条信息，该信息包含着当前日期并将日期以"dd-mm-yy"的格式表示。 =TEXT(TODAY(),"dd-mm-yy") 查询和引用 当需要在数据清单或表格中查找特定数值，或者需要查找某一单元格的引用时，可以使用查询和引用工作表函数。例如，如果需要在表格中查找与第一列中的值相匹配的数值，可以使用 VLOOKUP 工作表函数。如果需要确定数据清单中数值的位置，可以使用 MATCH 工作表函数。 数学和三角 通过数学和三角函数，可以处理简单的计算，例如对数字取整、计算单元格区域中的数值总和或复杂计算。 日期与时间
题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期
1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。
3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度
Excel常用函数功能列表
Excel常用函数功能、用法及实例剖析 我们在使用Excel制作表格整理数据的时候，常常要用到它的函数功能来自动统计处理表格中的数据。本专题 整理了Excel中使用频率最高的函数的功能、使用方法，以及这些函数在实际应用中的实例剖析，并配有详细的介 绍和图示，同时提供.xls文件供大家下载参考。 Excel常用函数实例剖析 实例功能原文件下载 .xls文件下载 ·奖金计算表只要将员工的出勤情况记录在表中，该员工的奖金将自动 计算出来，兼有考勤和计算奖金两种功能。自动统计表做 好以后还可以保存成模板，以便以后使用。 ·制作万年历这个万年历可以显示当月的月历，还可以随意查阅任何日 .xls文件下载 期所属的月历，非常方便。如果你愿意，还可以让它在特 殊的日子里显示不同的提醒文字。 .xls文件下载 ·自动评分计算表参加比赛的选手为20人，评委9人，去掉1个最高分和 1个最低分后，求出平均分，然后根据平均分的高低排定 选手的名次。 .xls文件下载 ·自动统计学生成绩自动统计最高分、最低分、总分、平均分、名次等数据信 息，还可以根据自定条件以不同的颜色显示分数。自动统 计表做好以后还可以保存成模板，以便以后使用。 ·各分数段学生数统计统计各学科相应分数段或各等级的学生人数。.xls文件下载 .xls文件下载 ·自动生成员工简历表自动提取“员工基本情况登记表”中的信息，生成并打印员 工简历表。 >>> 更多内容<<< ⊙Excel常用函数功能及用法介绍 .xls 文件下载 函数名功能用途示例 ABS求出参数的绝对值。数据计算 条件判断 AND“与”运算，返回逻辑值，仅当有参数的结果均为逻辑“真（TRUE）” 时返回逻辑“真（TRUE）”，反之返回逻辑“假（FALSE）”。
Excel常用函数公式大全(实用)
Excel常用函数公式大全 1、查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 2、用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 3、从输入的18位身份证号的出生年月计算公式： =CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 4、从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,15,1),2)=1,"男","女"),IF(MOD(MID(C2,17,1),2)=1,"男","女"))公式内的“C2”代表的是输入身份证号码的单元格。 1、求和：=SUM(K2:K56) ——对K2到K56这一区域进行求和； 2、平均数：=AVERAGE(K2:K56) ——对K2 K56这一区域求平均数； 3、排名：=RANK(K2，K$2:K$56) ——对55名学生的成绩进行排名； 4、等级：=IF(K2>=85,"优",IF(K2>=74,"良",IF(K2>=60,"及格","不及格"))) 5、学期总评：=K2*0.3+M2*0.3+N2*0.4 ——假设K列、M列和N列分别存放着学生的“平时总评”、“期中”、“期末”三项成绩； 6、最高分：=MAX(K2:K56) ——求K2到K56区域（55名学生）的最高分； 7、最低分：=MIN(K2:K56) ——求K2到K56区域（55名学生）的最低分； 8、分数段人数统计： （1）=COUNTIF(K2:K56,"100") ——求K2到K56区域100分的人数；假设把结果存放于K57单元格； （2）=COUNTIF(K2:K56,">=95")－K57 ——求K2到K56区域95～99.5分的人数；假设把结果存放于K58单元格； （3）=COUNTIF(K2:K56,">=90")－SUM(K57:K58) ——求K2到K56区域90～94.5分的人数；假设把结果存放于K59单元格； （4）=COUNTIF(K2:K56,">=85")－SUM(K57:K59) ——求K2到K56区域85～89.5分的人数；假设把结果存放于K60单元格；
EXCEL中常用函数的用法
EXCEL常用函数介绍 公式是单个或多个函数的结合运用。 AND “与”运算，返回逻辑值，仅当有参数的结果均为逻辑“真（TRUE）”时返回逻辑“真（TRUE）”，反之返回逻辑“假（FALSE）”。条件判断 AVERAGE 求出所有参数的算术平均值。数据计算 COLUMN 显示所引用单元格的列标号值。显示位置 CONCATENATE 将多个字符文本或单元格中的数据连接在一起，显示在一个单元格中。字符合并 COUNTIF 统计某个单元格区域中符合指定条件的单元格数目。条件统计 DATE 给出指定数值的日期。显示日期 DATEDIF 计算返回两个日期参数的差值。计算天数 DAY 计算参数中指定日期或引用单元格中的日期天数。计算天数 DCOUNT 返回数据库或列表的列中满足指定条件并且包含数字的单元格数目。条件统计FREQUENCY 以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。概率计算 IF 根据对指定条件的逻辑判断的真假结果，返回相对应条件触发的计算结果。条件计算INDEX 返回列表或数组中的元素值，此元素由行序号和列序号的索引值进行确定。数据定位 INT 将数值向下取整为最接近的整数。数据计算 ISERROR 用于测试函数式返回的数值是否有错。如果有错，该函数返回TRUE，反之返回FALSE。逻辑判断 LEFT 从一个文本字符串的第一个字符开始，截取指定数目的字符。截取数据 LEN 统计文本字符串中字符数目。字符统计 MATCH 返回在指定方式下与指定数值匹配的数组中元素的相应位置。匹配位置 MAX 求出一组数中的最大值。数据计算 MID 从一个文本字符串的指定位置开始，截取指定数目的字符。字符截取 MIN 求出一组数中的最小值。数据计算 MOD 求出两数相除的余数。数据计算 MONTH 求出指定日期或引用单元格中的日期的月份。日期计算 NOW 给出当前系统日期和时间。显示日期时间 OR 仅当所有参数值均为逻辑“假（FALSE）”时返回结果逻辑“假（FALSE）”，否则都返回逻辑“真（TRUE）”。逻辑判断 RANK 返回某一数值在一列数值中的相对于其他数值的排位。数据排序 RIGHT 从一个文本字符串的最后一个字符开始，截取指定数目的字符。字符截取SUBTOTAL 返回列表或数据库中的分类汇总。分类汇总 SUM 求出一组数值的和。数据计算 SUMIF 计算符合指定条件的单元格区域内的数值和。条件数据计算 TEXT 根据指定的数值格式将相应的数字转换为文本形式数值文本转换 TODAY 给出系统日期显示日期 VALUE 将一个代表数值的文本型字符串转换为数值型。文本数值转换 VLOOKUP 在数据表的首列查找指定的数值，并由此返回数据表当前行中指定列处的数值条件定位 WEEKDAY 给出指定日期的对应的星期数。星期计算
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项
b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2
数据库常用函数
数据库常用函数
一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份和还原 备份：exp dsscount/sa@dsscount owner=dsscount file=C:\dsscount_data_backup\dsscount.dmp log=C:\dsscount_data_backup\outputa.log 还原：imp dsscount/sa@dsscount file=C:\dsscount_data_backup\dsscount.dmp full=y ignore=y log=C:\dsscount_data_backup\dsscount.log statistics=none 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) CREATE TABLE ceshi(id INT not null identity(1,1) PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(50),age INT) id为主键，不为空，自增长 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表 drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层
√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。
Excel中常用函数介绍
Excel中常用函數介紹 函數名稱:COUNTIF函數. 主要功能:統計某個單元格區域中符合指定條件的單元格數目. 使用格式:COUNTIF(Range,Criteria) 參數說明:Range代表要統計的單元格區域,Criteria表示指定的條件表達式. 應用舉例:在A7單元格中輸入公式: =COUNTIF(A1:A6,">=25"),確認后,即可統計出A1至A6單元格區域中,數值大于等于25的單元格數目. 函數名稱:ABS函數 主要功能:相應數字的絕對值. 使用格式:ABS(number) 參數說明:number代表需要求絕對值的數值或引用的單元格. 應用舉例:如果在B2單元格中輸入公式:=ABS(A2),則在A2單元格中無論輸入正數(如100)還是負數(如-100),B2中均顯示出正數(100). 函數名稱:AND 主要功能:返回邏輯值:如果所有參數值均為邏輯"真(TRUE)",則返回羅輯"真(TRUE)",反之返回羅輯"假(FALSE)". 使用格式:AND(logical1,logical2, ...) 參數說明:Logical1,Logical2,Logical3……：表示待測試值的條件值或表達式最多達30個. 應用舉例:在C5單元格輸入公式:=AND(A5>=60,B5>=60),確認.如果C5中返回TRUE,說明A5和B5中的數值均大於等于60,如果返回FALSE,說明A5和B5中的數值至少有一個小于60.
函數名稱:AVERAGE 主要功能:求出所有參數的算術平均值, 使用格式:AVERAGE:(number1,number2,……) 參數說明:number1,number2,……：需要求平均值的數值或引用單元格(區域),參數不超過30個. 應用舉例:在B8單元格中輸入公式:=AVERAGE(B7:D7,F7:H7,7,8),確認后,即可求出B7至D7區域,F7至H7區域中的數值和7,8的平均值. 函數名稱:COLUMN 主要功能:顯示所引用單元格的列標號值. 使用格式:COLUMN(reference) 參數說明:reference為引用的單元格. 應用舉例:在C11單元格中輸入公式:=COLUMN(B11),確認后顯示為2(即B列). 函數名稱:CONCATENATE 主要功能:將多個字符文本及或單元格中的數據連接在一起,顯示在一個單元格內. 使用格式:CONCATENATE(Text1，Text2……) 參數說明:Text1，Text2……為需要連接的字符文本或單元格. 應用舉例:在C14單元格中輸入公式:=CONCATENATE(A14,"@",B14,".com"),確認后,即可將A14單元格中的字符+”@”+B14單元格中的字符+”com”連接成一體,顯示在C14單元格內. 函數名稱:DATE 主要功能:給出指定數值的日期. 使用格式:DATE(year,month,day) 參數說明:year為指定的年份數值(小于9999),month為指定的月份數值(可以大于12);day 為指定的天數. 應用舉例:在D5單元格中輸入公式:=DATE(2003,13,35),確認后,顯示出2004-2-4.
Excel常用函数详解
计算机二级考试MS_Office应用Excel函数 =公式名称（参数1，参数2，。。。。。） =sum(计算范围) =average(计算范围) =sumifs(求和范围，条件范围1，符合条件1，条件范围2，符合条件2，。。。。。。) =vlookup(翻译对象，到哪里翻译，显示哪一种，精确匹配) =rank(对谁排名，在哪个范围里排名) =max(范围) =min(范围) =index(列范围，数字) =match(查询对象，范围，0) =mid(要截取的对象，从第几个开始，截取几个) =int(数字) =weekda y(日期，2) =if(谁符合什么条件，符合条件显示的内容，不符合条件显示的内容) =if(谁符合什么条件，符合条件显示的内容，if(谁符合什么条件，符合条件显示的内容，不符合条件显示的内容)) SUM函数 简单求和。 函数用法 SUM(number1,[number2],…) =SUM(A1:A5)是将单元格 A1 至 A5 中的所有数值相加； =SUM(A1,A3,A5)是将单元格 A1,A3,A5 中的数字相加。 SUMIFS函数 根据多个指定条件对若干单元格求和。 函数用法 SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...) 1） sum_range 是需要求和的实际单元格。包括数字或包含数字的名称、区域或单元格引用。忽略空白值和文本值。 2) criteria_range1为计算关联条件的第一个区域。 3) criteria1为条件1，条件的形式为数字、表达式、单元格引用或者文本，可用来定义将对criteria_range1参数中的哪些单元格求和。例如，条件可以表示为32、“>32”、B4、"苹果"、或"32"。 4）criteria_range2为用于条件2判断的单元格区域。 5) criteria2为条件2，条件的形式为数字、表达式、单元格引用或者文本，可用来定义将对criteria_range2参数中的哪些单元格求和。 4）和5）最多允许127个区域/条件对，即参数总数不超255个。 VLOOKUP函数 是Excel中的一个纵向查找函数，按列查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值。
人力资源常用函数
EXCEL电子表格常用函数使用指南 第一部分简单不要说明的函数 SUM函数——求和 AVERAGE函数——求平均值 COUNT函数——计数函数 MAX函数——求最大值 MIN函数——求最小值 第二部分较为复杂的函数 ROUND函数 这是四舍五入函数，用于保留几位小数。 语法：ROUND(number,num_digits) Number 为要进行四舍五入的数字。 num_digits 小数点后要保留的数字位数。 如：ROUND(3.897677,3) 计算3.897677的小数点后保留3位数字的值为3.898。 RANK函数 这是排位(名)函数,可用于成绩自动排名。 语法:RANK(number,ref,order) Number 为需要找到排位的数字。 Ref 为数字列表数组或对数字列表的引用。Ref 中的非数值型参数将被忽略。 Order 为一数字，指明排位的方式。
如果 order 为 0（零）或省略，Microsoft Excel 对数字的排位是基于 ref 为按照降序排列的列表。如果 order 不为零，Microsoft Excel 对数字的排位是基于 ref 为按照升序排列的列表。 如:RANK(K2,K$2:K$90) 计算K2单元格的数值在 K2至K90单元格区域中按从大到小排序的位置,也就是第几名。注意，单元格区域的语法是K$2:K$90，如果写成K2:K90，则只能用于K2单元格排位，无法复制到其他单元格。 COUNTIF函数 计算区域中满足给定条件的单元格的个数。 语法:COUNTIF(range,criteria) Range 为需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域。 Criteria 为确定哪些单元格将被计算在内的条件，其形式可以为数字、表达式或文本。 如:COUNTIF(A2:A90,">=90") 计算A2至A90单元格区域中大于90分的人数; 同理,COUNTIF(A2:A90,">=80")-COUNTIF(A2:A90,">=90") 为计算80-89分的人数。 COUNTIF(A2:A90,"本科") 计算学历为本科的人数。SUMIF函数 根据指定条件对若干单元格求和。
人工智能tensorflow实验报告
一、软件下载 为了更好的达到预期的效果，本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行，所需的软件及相关下载信息如下： 1.CentOS 软件介绍： CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持（通过安全更新方式）。新版本的CentOS 大约每两年发行一次，而每个版本的CentOS 会定期（大概每六个月）更新一次，以便支持新的硬件。这样，建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代码再编译的产物，而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ，相对于其他Linux 发行版，其稳定性值得信赖。 软件下载： 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接： https://www.wendangku.net/doc/453231314.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
TensorFlow编程指南 嵌入
嵌入 本文档介绍了嵌入这一概念，并且举了一个简单的例子来说明如何在TensorFlow 中训练嵌入，此外还说明了如何使用TensorBoard Embedding Projector 查看嵌入（真实示例）。前两部分适合机器学习或TensorFlow 新手，而Embedding Projector 指南适合各个层次的用户。 有关这些概念的另一个教程，请参阅《机器学习速成课程》的“嵌入”部分。 嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。例如，英语字词的300 维嵌入可能包括： blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ..., 0.033483, -0.10007, 0.1158) orange: (-0.24776, -0.12359, 0.20986, ..., 0.079717, 0.23865, -0.014213) oranges: (-0.35609, 0.21854, 0.080944, ..., -0.35413, 0.38511, -0.070976) 这些向量中的各个维度通常没有固有含义，机器学习所利用的是向量的位置和相互之间的距离这些整体模式。 嵌入对于机器学习的输入非常重要。分类器（更笼统地说是神经网络）适用于实数向量。它们训练密集向量时效果最佳，其中所有值都有助于定义对象。不过，机器学习的很多重要输入（例如文本的字词）没有自然的向量表示。嵌入函数是将此类离散输入对象转换为有用连续向量的标准和有效方法。 嵌入作为机器学习的输出也很有价值。由于嵌入将对象映射到向量，因此应用可以将向量空间中的相似性（例如欧几里德距离或向量之间的角度）用作一项强大而灵活的标准来衡量对象相似性。一个常见用途是找到最近的邻点。例如，下面是采用与上述相同的字词嵌入后，每个字词的三个最近邻点和相应角度： blue: (red, 47.6°), (yellow, 51.9°), (purple, 52.4°) blues: (jazz, 53.3°), (folk, 59.1°), (bluegrass, 60.6°) orange: (yellow, 53.5°), (colored, 58.0°), (bright, 59.9°) oranges: (apples, 45.3°), (lemons, 48.3°), (mangoes, 50.4°) 这样应用就会知道，在某种程度上，苹果和橙子（相距45.3°）的相似度高于柠檬和橙子（相距48.3°）。