从Udacity的深度学习课程中，y_i的softmax仅仅是指数除以整个Y向量的指数之和:

其中S(y_i)是y_i的软最大函数e是指数函数j是no。输入向量Y中的列。

我试过以下几种方法:

import numpy as np

def softmax(x):
    """Compute softmax values for each sets of scores in x."""
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum()

scores = [3.0, 1.0, 0.2]
print(softmax(scores))

返回:

[ 0.8360188   0.11314284  0.05083836]

但建议的解决方案是:

def softmax(x):
    """Compute softmax values for each sets of scores in x."""
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)

它产生与第一个实现相同的输出，尽管第一个实现显式地取每列与Max的差值，然后除以和。

有人能用数学方法解释一下吗?一个是对的，另一个是错的?

实现在代码和时间复杂度方面是否相似?哪个更有效率?

我需要从下拉菜单中选择一个元素。

例如:

<select id="fruits01" class="select" name="fruits">
  <option value="0">Choose your fruits:</option>
  <option value="1">Banana</option>
  <option value="2">Mango</option>
</select>

1)首先我得点击它。我是这样做的:

inputElementFruits = driver.find_element_by_xpath("//select[id='fruits']").click()

2)之后，我必须选择好的元素，让我们说芒果。

我尝试用inputElementFruits.send_keys(…)来做，但它不起作用。

在WCF中，有几种不同类型的基于HTTP的绑定:

BasicHttpBinding WsHttpBinding 完全

这三者之间有什么不同?

特别是在特性/性能和兼容性方面有什么不同?

假设一个选项列表是可用的，你如何更新<选择>与新的<选项>s?

我已经搜索了谷歌，在这个上面什么也找不到。

我有这个代码。

<select ng-model="somethingHere" 
        ng-options="option.value as option.name for option in options"
></select>

有这样的数据

options = [{
   name: 'Something Cool',
   value: 'something-cool-value'
}, {
   name: 'Something Else',
   value: 'something-else-value'
}];

输出是这样的。

<select ng-model="somethingHere"  
        ng-options="option.value as option.name for option in options" 
        class="ng-pristine ng-valid">

    <option value="?" selected="selected"></option>
    <option value="0">Something Cool</option>
    <option value="1">Something Else</option>
</select>

如何将数据中的第一个选项设置为默认值，从而得到这样的结果呢?

<select ng-model="somethingHere" ....>
    <option value="0" selected="selected">Something Cool</option>
    <option value="1">Something Else</option>
</select>

给定一个一维下标数组:

a = array([1, 0, 3])

我想把它编码成一个2D数组:

b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])

我想从HTML <select>元素中删除下拉箭头。例如:

<select style="width:30px;-webkit-appearance: none;">
    <option>2000</option>
    <option>2001</option>
    <option>2002</option>
    ...
</select>

在Opera、Firefox和ie浏览器中如何做到这一点?

我想设置一个选项，之前选择显示在页面加载。我尝试了下面的代码:

$("#gate").val('Gateway 2');

with

<select id="gate">
    <option value='null'>- choose -</option>
    <option value='gateway_1'>Gateway 1</option>
    <option value='gateway_2'>Gateway 2</option>
</select>

但这并不奏效。什么好主意吗?

ANN(人工神经网络)和SVM(支持向量机)是监督机器学习和分类的两种流行策略。对于一个特定的项目，通常不清楚哪种方法更好，我确定答案总是“视情况而定”。通常，两者结合使用贝叶斯分类。

这些关于Stackoverflow的问题已经被问到关于ANN和SVM的问题:

神经网络与支持向量机分类

在我的分类问题中，ANN, SVM和KNN有什么区别

支持向量机或人工神经网络的文本处理?

在这个问题中，我想具体知道人工神经网络(特别是多层感知器)的哪些方面可能比支持向量机更可取?我问这个问题的原因是很容易回答相反的问题:支持向量机通常优于ann，因为它们避免了ann的两个主要弱点:

(1)人工神经网络通常收敛于局部极小值，而不是全局极小值，这意味着它们有时本质上“看不到大局”(或只见树不见林)。

(2)如果训练时间过长，人工神经网络通常会过拟合，这意味着对于任何给定的模式，人工神经网络可能会开始考虑噪声作为模式的一部分。

支持向量机不会遭受这两个问题中的任何一个。然而，目前还不清楚svm是否可以完全取代ann。那么，与支持向量机相比，人工神经网络有哪些特定的优势，可能使其适用于某些情况?我已经列出了支持向量机相对于人工神经网络的特定优势，现在我想看看人工神经网络的优势(如果有的话)。

在接下来的TensorFlow函数中，我们必须在最后一层中输入人工神经元的激活。我能理解。但我不明白为什么叫logits?这不是一个数学函数吗?

loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
     logits = last_layer,
     labels = target_output
)