使用多台电脑写Hexo博客
最近觉得写Hexo博客都必须要打开自己的笔记本电脑很麻烦，想既可以在笔记本也可以在实验室的电脑上更新自己的博客，解决这个问题的主要方法是利用Git的分支，master分支用于发布和展示博客内容，并新建一个分支，这里起名比如叫”hexo”,用于保存博客配置和博客markdown文件，供自己维护更新。下
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2-5 TensorFlow Tutorial
1234567891011121314151617#eye的用法print("eye的用法")C=6print (np.eye(C))#构建一个onehot矩阵print("onehot编码：")Y1=np.array([[3,1,2,5,4,2],[2,1,
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2-4 Optimization Methods
np.sqrt(x) 计算数组各元素的平方根np.square(x) 计算数组各元素的平方
1234567891011121314151617181920212223242526"""打印结果:加法运算: 5+8=13减法运算: 5-8=-3乘法运算: 5*8=40除法
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2-3 Gradient Checking
np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 求向量（矩阵）范数。
参数
说明
计算方法
默认
二范数：$l_2$
$\sqrt{x_{1}^{2}+x_{2}^{2}+\cdots+x_{n}^{2}}$
ord =
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2-2 Regularization
np.square(Wl) 计算各元素的平方12>>> np.square([-1, 1])array([1, 1], dtype=int32)
np.nansum() 求所有元素和的时候将非数字（NaN）当做 0。12345678910111213>>> np.
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2-1 Initialization
算法步骤我们以一个三层神经网络为例，介绍三种不同的超参数初始化方法对模型的影响，分别是：
Zeros initialization – setting initialization = “zeros” in the input argument.
Random initialization – s
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1-5 Deep Neural Network for Image Classification: Application
将4 Building your Deep Neural Network: Step by Step中实现的神经网络应用到图像识别中，这里的任务是识别一张图中是否有猫。
数据预处理数据的一些信息：Number of training examples: 209Number of testing ex
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1-4 Building your Deep Neural Network: Step by Step
注意np.zeros(shape)中的shape是有括号的形式。
12W1 = np.random.randn(n_h,n_x)*0.01b1 = np.zeros((n_h, 1))
python中，//为整除符号，取整数部分。
1234>>> 1/20.5>>>
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