gan网络生成器有三层全连接层组成，判别器由lenet卷积网络构成，迭代再50次以上即可生成像样的mnist数字图片

中国医学科学院肿瘤医院 医院资源管理系统（HRP） 项目

可视化神经网络的决策边界 目的 在这里，我将使用Keras实现示例神经网络，并向您展示神经网络如何随着时间学习。 讲解 我写了一篇详尽的博客文章来解释代码，您可以在找到。 所需的Python库 凯拉斯 斯克莱恩 脾气暴躁的 Matplotlib 操作系统 数据集 结果

近日用到numpy.where()函数，大部分使用方式都能理解，但是在看 >>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3) >>> np.where( x > 5 ) (array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2])) 的时候就懵逼了，为什么是两个数组？ 后来才发现返回值给的其实是坐标，以上式为例，返回值其实是 x[2, 0], x[2, 1], x[2, 2] 即对于该数组x，返回值为两个数组a、b，其中满足条件的值在x中的位置为 x[a[0], b[0]], x[a[1], b[1]], ..., x[a[i], b[i]] 以上这篇关于n

python3.6版本对应的numpy+mkl：numpy‑1.12.1+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

免费的python3.3 以及相应版本的numpy和matplotlip .exe 安装超简单

本文内容包括： 一、创建Ndarray数组 二、Numpy的数据类型 三、数组的切片和索引 四、Numpy广播与数组操作 五、数组合并与通用函数 六、Numpy的统计函数 七、Numpy随机数、逻辑运算与数据存取

量子计算资源集合 | 关注/与我联系： 捐赠/支持 查看我的作品（进行中！） 关注/与我联系 关注/与我联系 关于 您好 :waving_hand: 欢迎来到这个惊人且维护良好的量子计算资源库[Code + Theory]，我在IBM，Qubit x Qubit和编码学校的《量子计算入门》课程21期间定期更新 此存储库中的当前内容和计划内容： 1.使用Qiskit-IBM SDK编程量子计算机的指导项目 任务 内容（点击查看） 任务1 任务2 任务3 任务4 任务5 2.CERN量子计算实用入门 演讲 链接查看 讲座1 第二讲 第三讲 讲座4 讲座5 讲座6 讲座7 3.备忘单 没

python读书笔记，包含记录数组-内存映射-从 Matlab 到 Numpy

最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。