學習情緒管理也許是人生必須的 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 2月 01, 2018 回想當年 2013年, 剛出茅蘆到社會工作,抱著什麼也願做,什麼也吃虧點,幫到就幫. 到今時今日才發覺,很多時候都錯的. 每人每日就只有24小時(廢話) 用時間去幫人,變相只會減少自己的時間. 返工為乜? 為學到野? 錯了, 到今時今日 先知 原來係錯. 返工為錢, 為賺錢 , 錢為咩? 為錢資源, 享受. 也許一世人 要窮很易, 要發達很難. 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 留言
tensorflow 學習之(2_ 7月 23, 2017 tf.train API 解 equation, y = W*x +b , The completed trainable linear regression model is shown here: import numpy as np import tensorflow as tf # Model parameters W = tf . Variable ([. 3 ], dtype = tf . float32 ) b = tf . Variable ([-. 3 ], dtype = tf . float32 ) # Model input and output x = tf . placeholder ( tf . float32 ) linear_model = W * x + b y = tf . placeholder ( tf . float32 ) # loss loss = tf . reduce_sum ( tf . square ( linear_model - y )) # sum of the squares # optimizer optimizer = tf . train . GradientDescentOptimizer ( 0.01 ) train = optimizer . minimize ( loss ) # training data x_train = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] y_train = [ 0 ,- 1 ,- 2 ,- 3 ] # training loop init = tf . global_variables_initializer () sess = tf . Session () sess . run ( init ) # reset values to wrong for i in range ( 1000 ): sess . run ( train , { x : x_train , y : y_train }) # evaluate training accuracy curr_W , curr_b , curr_loss... 閱讀完整內容
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