优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化性） %matplotlib inline import sys sys.path.append('/home/kesci/input') import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np def f(x): return x * np.cos(np.pi * x) def g(x):

1：找出字符串s=”aaabbbccceeefff111144444″中，字符出现次数最多的字符 （1）考虑去重，首先将字符串进行过滤去重，这样在根据这些字符进行循环查询时，将会减少循环次数，提升效率。但是本人写的代码较为臃肿，有更好的希望留言评论 str = 'a1fsfs111bbbcccccvvvvvnnnnboooooosssnb' class Countvalue(): def countvalue(self, str1): ''' 利用set自身的去重功能 :param str1: 对传进来的字符串过滤 :return: 返回一个不含重复字符

λ水印 使用在为图像加水印。 此模块在图像的右下角放置一个水印。 S3 Lambda事件可用于为上载到S3的每个图像加水印。 如何使用 npm install lambda-watermark 创建您的函数（index.js） 'use strict' ; var LambdaWatermark = require ( 'lambda-watermark' ) ; var options = { watermarkImagePath : './exampleWatermark.png' , relativeSize : 5 , opacity : 50 } ; exports . handler = function ( event , context ) { new LambdaWatermark ( options ) ( event , context ) ;

connect函数的几个用法 通过分别演示信号有无参数与对应的有无参数的槽函数 能够很好地了解connect的用法 【包括对lambda函数的应用】

https://dreamlife.blog.csdn.net/article/details/122062277

今天上班在班车上和一个同事讨论有关C#拷贝效率的问题，聊到了多种深度拷贝方法，其中就提到了一种Lambda表达式拷贝的方法，这位同事说这种深度拷贝快是快但是如果对象里面再嵌入对象就不能深度拷贝了，只进行浅拷贝，我很疑惑，如果是这样设计的那这个深度拷贝还有什么意义呢？于是办公室开始写Demo，经过多次修改发现是可以实现嵌套对象深度拷贝的，把实验结果写出来跟大家分享，顺便告诉那位同事问题解决了。

AWS Transcribe演示 一个简单的AWS演示利用Amazon Transcribe将音频转换为文本并进行分析。 请考虑以支付AWS费用。 部署到您自己的AWS 设置AWS CLI和凭证配置（ aws configure ）。 运行yarn安装所有依赖项。 运行yarn build以构建前端和后端。 运行yarn bootstrap以初始化AWS CDK部署。 运行yarn deploy做实际的部署。 如果部署成功，则cloudfront URL将显示在输出中，如下所示： Outputs: AwsTranscribeDemoStack.CloudFrontURL = xxx.cloudfront.net CI / CD与Github动作 以Beta用户身份注册 。 将您的AWS凭证和区域保存在Github存储库的秘密中（ [YOUR_REPO_URL]/setti

aws-lambda-aes 用于 AES 加密/解密的 Lambda 函数 注意：此函数主要用于测试。 使用 lfm，您可以通过以下方式部署此功能： $ lfm deploy gh:willyg302/aws-lambda-aes 用法 aws-lambda-aes 接受具有以下属性的自定义事件： enc : 一个布尔值，如果你想加密则为真，否则为假 message : 要加密或解密的消息 pass : 用作密钥的密码 opts ：包含密码选项的可选对象 length ：密钥长度来使用的一个128 ， 192 ，或256 mode ：支持的模式有cbc 、 cfb 、 cfb1 、 cfb8 、 ctr 、 ecb 、 gcm和ofb encoding : 是否编码为base64或hex 默认情况下，aws-lambda-aes 使用aes-256-ecb到/从base64

它是什么？ 它是AWS Lambda，它是一项计算服务，可让您运行代码而无需置备或管理服务器。 演示版 这个lambda提供了什么 假设我们在S3中有一些共享图像，例如： https://example.com/images/pretty_photo.jpg 将图片动态调整为150x150 ，我们可以发出如下请求： https://example.com/images/150x150/pretty_photo.jpg 因此，如果此路径中没有图像，则会将其重定向到lambda，稍后，lambda将创建合适的图像，然后重定向回。 显然，下一次我们将拥有一个新的形象。 除了WxH还有一些额外的可用魔术路径： .../AUTOx150/... .../150xAUTO/... 或者.../150x150_max/... .../150x150_min/... 请注意，如果原始图像的宽度或

闪光 链接到项目： : Flash是一个端到端的深度学习平台，允许用户在短短几分钟内创建，训练和部署自己的神经网络模型，而无需编写任何代码。 该平台当前支持两种类型的任务： 影像分类 通过使用它们来训练ResNet-34或MobileNet v2模型来对您自己的数据集中的图像进行分类。 培训通过转移学习进行，其中可用的模型将在ImageNet数据集上进行预训练。 情绪分析 通过在您自己的数据集上训练基于LSTM或GRU的顺序模型，从句子中预测情感。 将从头开始训练模型。 这个怎么运作 使用Flash很容易。 只需单击几下，您就可以自动训练和部署模型。 您只需要选择模型并上传数据集，就可以了。 无需任何代码或经验。 训练 要训​​练模型，您必须上传自己的数据集并选择模型参数。 根据数据集的大小，模型可能需要3到10分钟左右的时间来训练和部署模型。 上传配置后，平台将为您分配一个唯