WidsMob ImageConvert for Mac 2.10破解版 — 图片格式转换工具
软件介绍WidsMobImageConvert是Mac平台的一款图片格式转换工具，用户能够批量转换原始数据。无论是单反相机的原始格式，还是混合格式的图像，都可以将照片转换为JPEG、JPEG2000、PNG、TIFF、BMP等格式。更重要的是，先进的算法有六倍速度转换成原始格式的JPEG和其他照片格式。WidsMobImageConvertforMac2.10破解版点击下载WidsMobImage
WidsMob HDR for Mac 2.8.1180破解版 — HDR照片编辑工具
软件介绍WidsMobHDR是Mac平台上的一款HDR照片编辑器，提供了最佳的HDR结果，以增强照片的视角。它还提供实时预览与充分分辨率的HDR照片。**WidsMobHDRforMac2.8.1180破解版点击下载请添加链接描述WidsMobHDRforMac2.8.1180破解版点击下载请添加链接描述**功能介绍通过色调映射参数(如色调长度和色调饱和度)自定义HDR照片。颜色管理也支持亮度，饱
吃鸡神器，竟然源自一个程序员的错误，你发现了吗？
绝地求生大逃杀是由韩国的蓝洞游戏公司制作的一款生存类的游戏，是第一款独立的大逃杀游戏，自从去年年初上线了steam游戏平台之后就迅速的占领了大量的游戏市场，不仅是玩家的数量飞快的增长，影响力在全世界的范围内也是越来越大，正式版游戏上线的时候玩家水量就超过了3000万之多，是现在最被热议的一款游戏了。大逃杀的游戏模式并不是这款游戏的独有的，其实在很早之前，很多的FPS射击游戏中都有着这样的模式，作为
电竞行业“厮杀”正旺 安德斯特电竞椅“护航”玩家
自从RNG战队夺得英雄联盟2018季中冠军赛的胜利后,电子竞技进一步深入人心,特别是圈外人,对电子竞技心目中的形象有了新扭转和新认识。电子竞技作为一种体育项目,通过其“电子”的手段和方法,打破单一局域式竞赛,将全球范围内的竞技选手纳入这项新兴体育活动,这种体育活动也得到密切关注和迅猛发展。大家都知道,电子竞技是从电子游戏中独立出来一种职业,是一全新的朝阳行业,同时也是一种新的娱乐手段,电子竞技成为
小议Lambda与Kappa架构，不可变数据的计算探索
Lambda架构说起来也很简单，就是通过分布式系统的组件搭建，设计出一个具有鲁棒性，可扩展，低延时的分布式计算系统。之所以称之为Lambda架构，就是它最为核心的点就是理由了数据处理过程之中的不可变性与无依赖性。Lambda架构说起来也很简单，就是通过分布式系统的组件搭建，设计出一个具有鲁棒性，可扩展，低延时的分布式计算系统。之所以称之为Lambda架构，就是它最为核心的点就是理由了数据处理过程之
Controller方法返回值
文章目录 1 返回ModelAndView 2 返回void 2.1 设置转发 2.3 重定向 3 返回String 3.1 返回视图名 3.2 forword 3.2 redict 4 @ResponseBody 1 返回ModelAndView @RequestMapping("modelAndView")
public ModelAndView modelAndView(){
ModelAndView m = new ModelAndView();
// 设置逻辑视图的名
tf.group,tf.tuple,tf.control_dependencies,randomForest
tf.group tf.group(
*inputs,
**kwargs
)
该函数就是把参数中的操作作为一个组和，把这些操作作为为一个操作 group的参数是一个一个operation,而不是一个list(这就是input前面加 * 的原因,注意一定是一个个的) return: 返回是一个op tf.tuple tf.tuple(
tensors,
name=None,
control_inputs=None
)
参数说明: tensors: 是一
GBDT(Gradient boosting Decision Tree)梯度提升决策树
参考资料 博客1 GBDT算法原理深入解析 这位大佬后面讲了推导,让我明白了这段话: Gradient Boosting是一种Boosting的方法，其与传统的Boosting的区别是，每一次的计算是为了 **减少上一次的残差(residual) **，而为了消除残差，可以在残差减少的梯度(Gradient)方向上建立一个新的模型。所以说，在Gradient Boosting中，每个新的模型的建立是为了 使得之前模型的残差往梯度方向减少，与传统Boosting对正确、错误样本进行加权有着很大的
十大经典排序算法 讲解,python3实现
接受各位指出的错误
重点推荐!!! 这个网址可以看到各个算法的运行的直观过程,找到sort 勉强推荐这个吧,前面的几个算法图解还好,后面的几个就不好了 算法概述 这部分内容来自这么大牛 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。
python中的“深拷贝”和“浅拷贝” copy
直接给例子 以下所有操作都是基于 a 这个list 来讲解的 >>> import copy
>>> a=[1,2,3,4,[5,6,7],(11,23),{1:2,3:4}]
直接“=” 这样传的**“引用”**，两者指向内存中同样的地址单元，修改一个，另一个会跟着做相同修改 >>> a
[1, 2, 3, 4, [5, 6, 7], (11, 23), {1: 2, 3: 4}]
>>> b=a
>>> b
[1, 2, 3, 4, [5, 6, 7], (11, 23), {1: 2
字符串相乘（大数相乘） python实现
首先讲解 两个小技巧 list 反转 reverse >>> l=[1,2,3,4,5,6]
>>> l.reverse()
>>> l
[6, 5, 4, 3, 2, 1]
str 反转 [::-1] >>>
>>> s="abcde"
>>> r_s=s[::-1]
>>> r_s
'edcba'
>>>
题目描述 给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2，返回 num1 和 num2 的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。 示例 1: 输入: num1 = “
通配符匹配_讲解和python3实现
题目描述 给定一个字符串 (s) 和一个字符模式 § ，实现一个支持 ‘?’ 和 ‘*’ 的通配符匹配。 ‘?’ 可以匹配任何单个字符。 ‘*’ 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。 两个字符串完全匹配才算匹配成功。 说明: s 可能为空，且只包含从 a-z 的小写字母。 p 可能为空，且只包含从 a-z 的小写字母，以及字符 ? 和 *。 示例 1: 输入: s = “aa” p = “a” 输出: false 解释: “a” 无法匹配 “aa” 整个字符串。 示例 2: 输入: s = “
tf.train.GradientDescentOptimizer 后期专门补上
__init__(
learning_rate,
use_locking=False,
name='GradientDescent'
)
他是一个类，下面有好多方法，这里讲一下，最后代码用到的 minimize minize minimize(
loss,
global_step=None,
var_list=None,
gate_gradients=GATE_OP,
aggregation_method=None,
c
tf.estimator.EstimatorSpec讲解
作用 是一个class(类)，是定义在model_fn中的，并且model_fn返回的也是它的一个实例，这个实例是用来初始化Estimator类的 （Ops and objects returned from a model_fn and passed to an Estimator.） 具体细节 Creates a validated EstimatorSpec instance. @staticmethod
__new__(
cls,
mode,
predictio
tf.metrics.accuracy
tf.metrics.accuracy tf.metrics.accuracy(
labels,
predictions,
weights=None,
metrics_collections=None,
updates_collections=None,
name=None
)
'''
Args:
labels: The ground truth values, a Tensor whose shape matches predictions
tf.estimator.Estimator
tf.estimator.Estimator 简单介绍 是一个class 所以需要初始化，作用是用来 训练和评价 tensorflow 模型的 Estimator对象包装由一个名为model_fn函数指定的模型，model_fn在给定输入和许多其他参数的情况下，返回执行训练、评估或预测所需的操作。所有输出（checkpoints, event files, etc.等）都写入model_dir或其子目录。如果没有设置model_dir，则使用临时目录。 初始化 __init__(
mo
使用tf.estimator创建一个简单的神经网络（对所用到的所有知识点进行讲解）
温馨提示 所有的知识点在后面的代码中都有用到哈，有的知识点在看得时候如果不理解也没事，看了最后的代码就会明白 知识点 下面开始讲解知识点
tf.estimator.inputs.numpy_input_fn tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x,
y=None,
batch_size=128,
num_epochs=1,
shuffle=None,
queue_capacity=1000,
num_
tf.nn.conv2d tf.nn.bias_add tf.nn.max_pool tf.nn.bias_add tf.nn.relu 实现一个CNN
温馨提示 我首先会对知识点进行讲解，后面的代码会用到这里所讲的所有知识点，在看的时候，如果不懂也没事，看了后面代码就会明白 tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
'''
Args:
input
tf.nn.dropout
Dropout原理简述： 来自这位大佬 tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。 Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了。 示意图如下： tf.nn.dropout tf.nn.dropout(
x,
keep
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