使用NSKeyedArchiver压缩对象成二进制数据，再使用NSKeyedUnarchiver解压二进制数据，如果解压时数据为nil，或者数据中有异常的数据，那么解压将会出错，甚至会导致程序crash掉。可以用这种方法防止程序crash： NSData*data=[[NSUserDefaultsstanda...

要学习设计模式，有些基础知识是我们必须要先知道的，设计模式是关于类和对象的一种高效、灵活的使用方式，也就是说，必须先有类和对象，才能有设计模式的用武之地，否则一切都是空谈，那么类和对象是从那冒出来的呢？这时就需要比23种设计模式更重要更经典的GRASP模式登场了，嘿嘿，原来这才是老大！GRASP(GeneralResp...

//2019.07.29-301、Keras是提供一些高度可用神经网络框架的PythonAPI，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是TensorFlow或者Theano。2、Keras被认为是构建神经网络的未来，以下是一些它流行的原因：(1)轻量级和快速开发：Keras的目的是在消除样板代码。几行Ke...

2019-03-27 15:39:37问题描述：问题求解：很有意思的问题，问题描述简单，求解过程也可以非常的简洁，是个难得的好题。求解的过程是自底向上进行分析，对于叶子节点，如果在叶子上放置照相机，显然是没有在其parent上放置相机来的合适的，因为叶子节点的覆盖范围没有其parent节点大。因此，我们就可以...

2018-03-1510:25:02在计算机科学中，Aho–Corasick算法是由AlfredV.Aho和MargaretJ.Corasick发明的字符串搜索算法，用于在输入的一串字符串中匹配有限组“字典”中的子串。它与普通字符串匹配的不同点在于同时与所有字典串进行匹配。算法均摊情...

!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/conversation''''将文本句子分解成单词，并构建词库'''path='/content/gdrive/MyDrive/conversation/'withopen(path+'question.txt','r')asfopen:text_ques...

!pipinstallutils!pipinstallsklearn!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/moviereview'!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/moviereview/good/'!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/mov...

fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/gdrive')!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/dataset'path='/content/gdrive/MyDrive/dataset/text8'withopen(path)asft_:...

importtensorflowastfimportnumpyasnp'''初始化运算图，它包含了上节提到的各个运算单元，它将为W,x,b，h构造运算部件，并将它们连接起来'''graph=tf.Graph()#一次tensorflow代码的运行都要初始化一个sessionsession=tf.InteractiveS...

!pipinstallgym  importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfromkeras.modelsimportSequentialf...

fromkeras.layersimportLeakyReLUfromkeras.layersimportBatchNormalizationfromkeras.optimizersimportRMSpropimportmathdefbuild_generator(inputs,image_size):'''生成者网络...

'''加载cifar10图片集并准备将图片进行灰度化'''fromkeras.datasetsimportcifar10defrgb2gray(rgb):#把彩色图转化为灰度图，如果当前像素点为[r,g,b],那么对应的灰度点为0.299*r+0.587*g+0.114*breturnnp.dot(rgb[...,:3...

#为图像像素点增加高斯噪音noise=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.5,size=x_train.shape)x_train_noisy=x_train+noisenoise=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.5,size=x_test.shape)x...

fromkeras.layersimportDense,Inputfromkeras.layersimportConv2D,Flattenfromkeras.layersimportReshape,Conv2DTransposefromkeras.modelsimportModelfromkeras.datasetsi...

fromkeras.layersimportmodel=Sequential()model.add(embedding_layer)#使用一维卷积网络切割输入数据，参数5表示每各个单词作为切割小段model.add(layers.Conv1D(32,5,activation='relu'))#参数3表示，上层传下来的数...