雖然不寫建構函式也是可以的，但是可能會開翻車，所以還是寫上吧。：
提供三種寫法：
使用的時候只用：
注意，這裡的a[i]=gg(3,3,3)的「gg」不能打括號，否則就是強制轉換了。
inline char nc()
inline int _read()
_read()函式返回的就是讀入資訊。
對於乙個迭代器it，那麼它代表了乙個記憶體位置，我們可以用*it得到它代表的值。
對於一些stl，我們可以遍歷其中元素。以set為例：
int a = ;
sets;
set::iterator it;
s.insert(a,a+3);
for(it=s.begin();it!= s.end() ; ++it)cout<
inline matrix operator + (matrix &a, matrix &b)深度學習小trick收集
首先，梯度消失與梯度 的根本原因是基於bp的反向傳播演算法 且上述的反向傳播錯誤小於1 4 總的來說就是，更新w和b的時候，更新的步長與learningrate成正比，當所處的層數越淺，每層的w的值和反向傳播錯誤的值乘的愈多，導致w和b更新的步長收到很大影響，最終導致梯度 或者梯度消失。這時候深度網...
利用小trick加速tensorflow的訓練
tensorflow 1.13.1 1.tf.data並行讀取tfrecord資料 def parse exp example features tfrecord解析 return features def input fn filenames train data tfrecord batch s...
深度學習提高trick小技巧
在深度學習中，同乙個模型使用不同方式的初始化，比如 資料預處理，batch size,學習率，不同的優化器都能得到不同效能的引數。學習率的設定應該隨著迭代次數的增加而減小，每迭代完指定次epoch也就是對整個資料過一遍，然後對學習率進行變化，這樣能夠保證每個樣本得到公平的對待。使用動態的學習率有助於...