原文:qpython3l 笔记

安装第三方库: 方法一 二 三见http: wiki.qpython.org zh doc how to start 方法四:在程序中运行pip console.py,输入pip install module 问题:matplotlib总是出问题libpng.so找不到 最好安装qpython:https: github.com qpython android qpython releases ...

2019-09-02 10:17 0 929 推荐指数:

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《ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A》里面有Memory层级框架图,从中可以看出L1、L2、DRAM、Disk、MMU之间的关系,以及他们在整个存储系统中扮演的角色。 涉及到的相关文档有: 《ARM Architecture ...

Thu Nov 23 18:41:00 CST 2017 0 8625
linux笔记-查看L1/L2/L3 cache大小

参考资料 https://blog.csdn.net/zklth/article/details/6280046 https://blog.csdn.net/wofreeo/article/details/90518609 getconf -a | grep CACHE ls -l /sys ...

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Android上执行python脚本-QPython

看书,发现android可以跑python。 尝试了一下。 首先需要在手机上安装python环境,通过安装apk实现,这个apk叫QPython,还有同类的比如SL4A。 QPython的官网:https://www.qpython.com/ 可以在官网上下载QPython的安装包 ...

Fri Aug 16 00:30:00 CST 2019 0 4479
稀疏编码学习笔记(二)L2范数

L2范数 除了L1范数,还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数: ||W||2。它也不逊于L1范数,它有两个美称,在回归里面,有人把有它的回归叫“岭回归”(Ridge Regression),有人也叫它“权值衰减weight decay”。这用的很多吧,因为它的强大功效是改善 ...

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机器学习笔记-L2正则化、L1正则化与稀疏性

L2正则化、L1正则化与稀疏性 [抄书] 《百面机器学习:算法工程师带你去面试》 为什么希望模型参数具有稀疏性呢?稀疏性,说白了就是模型的很多参数是0。这相当于对模型进行了一次特征选择,只留下一些比较重要的特征,提高模型的泛化能力,降低过拟合的可能。在实际应用中,机器学习模型的输入 ...

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学习笔记163—理解模型正则化:L1正则、L2正则(理论+代码)

理解模型正则化:L1正则、L2正则(理论+代码) 0 前言 我们已经知道了模型误差 = 偏差 + 方差 + 不可避免的误差,且在机器学习领域中最重要就是解决过拟合的问题,也就是降低模型的方差。在上一篇文章《ML/DL重要基础概念:偏差和方差》已经列出了如下方 ...

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QPython SSL: NO_CIPHERS_AVAILABLE ERROR

在使用 QPython 3H 的 requests 库时,发生了类似如下错误: 最后发现是 QPython 所用 openssl 的一个已知 bug 。需要在 import 后添加一句语句来临时解决: by SDUST weilinfox ...

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nRF24L01无线模块笔记

nRF24L01模块 官网链接: https://www.nordicsemi.com/Products/nRF24-series 常见的无线收发模块, 工作在2.4GHz频段, 适合近距离遥控和数据传输. nRF24L01是一个能兼顾距离和数据速率的无线模块, 在空旷环境下,2M速率15米 ...

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