由于受到好莱坞的挑战,前两天 Popcorn Time 宣布死亡(详情)。不过复仇行动开始了,另外一个相同的项目 Popcorn Time 出来了,它使用的是 trakt.tv 来获取额外的电影元数据,包括封面海报、背景图片、简介以及运行时数据。在项目的所有权更改后,以前的用户体验将回归。
目前新的项目发布了 0.2.7 版本,支持跨平台。
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简要描述 还是在<script>之间的场景,某些情况下,我们仅仅需要的只是一个反斜线,就可以绕过过滤了。 详细说明 1. 有以下实例点。 http://mail.qq.com/cgi-bin/login?vt=passport&ss=aaa&from=bbb&delegate_url=%2Fcgi-bin%2Fframe_html%3Furl%3D%25252Fcgi- bin%25252Fset
我有以下Banach分形问题:所谓的Banach曲线可以使用以下分形规则生成: 画一个圆 画9个较小的圆,每个圆都有一个半径⅓ 原始圆的。其中一个较小的圆应具有与原始圆相同的圆心。其余8个较小圆的中心应沿原始圆的圆周等距分布 对每个较小的圆重复步骤b 注意:以点(x, y)为中心的半径r圆是所有点(x r·cos(t),y r·sin(t))的集合,其中0≤t≤2π,t以弧度给出。我可以使用指南:
线性回归是最简单的回归方法,它的目标是使用超平面拟合数据集,即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中,一般使用最小二乘参数估计($$L_2$$损失),定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差(MSE) $$MSE = \frac{1}{
线性回归输出是一个连续值,因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见,如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同,分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络,它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先
本例仅使用糖尿病数据集的第一个特征,来展示线性回归在二维空间上的表现。下图中的直线, 即是线性回归所确定的一个界限,其目标是使得数据集中的实际值与线性回归所得的预测值之间的残差平方和最小。 同时也计算了回归系数、残差平方和以及解释方差得分,来判断该线性回归模型的质量。 原文解释和代码不符合: 实际上计算了回归系数, 均方误差(MSE),判定系数(r2_score) 判定系数和解释方差得分并不绝对相
在了解了线性回归的背景知识之后,现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作,但若过于依赖它提供的便利,会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此,本节将介绍如何只利用NDArray和autograd来实现一个线性回归的训练。 首先,导入本节中实验所需的包或模块,其中的matplotlib包可用于作图,且设置成嵌入显示。 %matplotlib inline fr
在本章中,将重点介绍使用TensorFlow进行线性回归实现的基本示例。逻辑回归或线性回归是用于对离散类别进行分类的监督机器学习方法。在本章中的目标是构建一个模型,用户可以通过该模型预测预测变量与一个或多个自变量之间的关系。 这两个变量之间的关系是线性的。如果是因变量的变化而变化,那么可将认为是自变量,那么两个变量的线性回归关系将如下式所示: 接下来将设计一种线性回归算法。需要了解以下两个重要概念
在本章中,我们将重点介绍使用TensorFlow进行线性回归实现的基本示例。逻辑回归或线性回归是用于对离散类别进行分类的监督机器学习方法。在本章中的目标是构建一个模型,用户可以通过该模型预测预测变量与一个或多个自变量之间的关系。 如果是因变量而变化,则认为是自变量。两个变量之间的这种关系可认为是线性的。两个变量的线性回归关系看起来就像下面提到的方程式一样 - 接下来,我们将设计一个线性回归算法,有