http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2012/07/12/2587556.html…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

WebPack 简明学习教程 字数1291 阅读22812 评论11 喜欢35 WebPack是什么 一个打包工具 一个模块加载工具 各种资源都可以当成模块来处理 网站 http://webpack.github.io/ 如今,越来越多的JavaScript代码被使用在页面上,我们添加很多的内容在浏览器里.如何去很好的组织这些代码,成为了一个必须要解决的难题. 对于模块的组织,通常有如下几种方法: 通过书写在不同文件中,使用script标签进行加载 CommonJS进行加载(NodeJS就使用这…

上一篇MyBatis学习总结(一)--MyBatis快速入门中我们讲了如何使用Mybatis查询users表中的数据,算是对MyBatis有一个初步的入门了,今天讲解一下如何使用MyBatis对users表执行CRUD操作.本文中使用到的测试环境是上一篇博文中的测试环境. 一.使用MyBatis对表执行CRUD操作--基于XML的实现 1.定义sql映射xml文件 userMapper.xml文件的内容如下: 1<?xml version="1.0" encoding="…

深入浅出的javascript的正则表达式学习教程 阅读目录 了解正则表达式的方法 了解正则中的普通字符 了解正则中的方括号[]的含义 理解javascript中的元字符 RegExp特殊字符中的需要转义字符 了解量词 贪婪模式与非贪婪模式讲解 理解正则表达式匹配原理 理解正则表达式----环视 理解正则表达式---捕获组 理解非捕获性分组 反向引用详细讲解 正则表达式实战 回到顶部 了解正则表达式的方法 RegExp对象表示正则表达式,它是对字符串执行模式匹配的工具: 正则表达式的基本语法如下…

在PHP中不能定义重名的函数,也包括不能再同一个类中定义重名的方法,所以也就没有方法重载.单在子类中可以定义和父类重名的方法,因为父类的方法已经在子类中存在,这样在子类中就可以把从父类中继承过来的方法重写. 子类中重载父类的方法就是在子类中覆盖从父类中继承过来的方法,父类中的方法被子类继承过来不就可以直接使用吗?为什么还要重载呢?因为有一些情况我们必须要覆盖的.例如,有一个“鸟”类,在这个类中定义了鸟的通用方法“飞翔”.将“鸵鸟”类作为它的子类,就会将“飞翔”的方法继承过来,但只要一调用“鸵鸟”…

本来我对LaTeX不是看好的,毕竟都是命令格式的.觉得有word就足够啦word可视化操作方便快捷. 但是由于要写论文等,在导师要求下潜心学习一下,不知不觉间被LaTeX的强大功能所吸引.现在很多出版社和期刊都是用她来出版的.虽说它没有word那样容易上手但还是强烈建议大家学习LaTeX. 首先软件推荐大家用MiCTeX(注意不是MiKTeX哟),网上可搜索下载. MiCTeX简明手册 至于LaTeX学习教程 一份不太简短的latex介绍 L ATEX Notes 常见问题集 画图就用METAP…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th…

前言 实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习 理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但…

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S…

前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习. 理论知识见:UFLDL教程. 实验内容:从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块(patch),然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算,最后对这些patch做PCA Whitening和ZCA Whitening,并进行比较. 实验步骤及结果 1.加载图像数据,得到10000个图像块为原始数据x,它是144*10000的矩阵,随机显示200个图像块,其结果如下: 2.把它的每…

前言 本节练习的主要内容:PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的.要注意区别比较二维数据与二维图像的不同,特别是在代码中,可以看出主要二维数据的在PCA前的预处理不需要先0均值归一化,而二维自然图像需要先0均值归一化.本节是在学习UFLDL第二节和结合上节的博文:Deep Learning三:预处理之主成分分析与白化_总结(斯坦福大学UFLDL深度学习教程)的基础上练习的,练习内容是Exercise:PC…

1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西. 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不好的人来说非常感谢,此教程的那些翻译者们!如余凯等.因为我先看了一些深度学习的文章,但是感觉理解得不够,一般要自己编程或者至少要看懂别人的程序才能理解深刻,所以我根据该教程的练习,一步一步做起,当然我也参考了…

Web 开发人员对 Node.js 的关注日益增多,更多的公司和开发者开始尝试使用 Node.js 来实现一些对实时性要求高,I/O密集型的业务.这篇文章中,我们整理了一批优秀的资源,你可以得到所有你需要的关于 Node.js 的信息. 您可能感兴趣的相关文章 [干货分享]不能错过的 Node.js 中文资料导航 全端开发必备!10个最好的 Node.js MVC 框架 干货分享——32本优秀的 JavaScript 免费电子书 Harp – 内置常用预处理器的静态 Web 服务器 Node.a…

起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 本教程将介绍如何使用Visual Studio Express 2013 Web 预览版,或Visual Studio 20…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html 在线学习教程: http://learnpythonthehardway.org/book/…

ArcGis学习教程免费版在线观看 作者:池建    文章来源:清华大学出版社    点击数:150220    更新时间:2013-8-8 摘要:Arcgis学习视频教程根据书籍章节逐步讲解较为详细,无需下载直接在网上观看,有土豆和优酷视频,任你选择.<精通ArcGIS地理信息系统>本书从gis软件应用与开发的角度,全面.系统.由浅入深地介绍了arcgis软件的结构功能.软件操作.数据处理及应用与开发.书中提供了大量实例,供读者理解软件的功能与操作. 2013年12月27日更新 ArcGIS…

1. Java线程池 线程池:顾名思义,用一个池子装载多个线程,使用池子去管理多个线程. 问题来源:应用大量通过new Thread()方法创建执行时间短的线程,较大的消耗系统资源并且系统的响应速度变慢.[在一个什么程度上能够判断启用线程池对系统的资源消耗比启动定量的new Thread()资源消耗低?这个怎么测试?][用户体验卡顿?慢?观察CPU百分比?] 解决办法:使用线程池管理短时间执行完毕的大量线程,通过重用已存在的线程,降低线程创建和销毁造成的消耗,提高系统响应速度. 2. Java线…

1. JNI简介 JNI是Java Native Interface的英文缩写,意为Java本地接口. 问题来源:由于Java编写底层的应用较难实现,在一些实时性要求非常高的部分Java较难胜任(实时性要求高的地方目前还未涉及,实时性这类话题有待考究). 解决办法:Java使用JNI可以调用现有的本地库(C/C++开发任何和系统相关的程序和类库),极大地灵活Java的开发. 2. JNI快速学习教程 2.1 问题: 使用JNI写一段代码,实现string_Java_Test_helloworld…

IOS 学习教程http://www.gaixue.com/course/236#### 讲课http://wenku.baidu.com/view/6786064fe518964bcf847c63.htmlhttp://www.cnblogs.com/xymwbc/archive/2011/06/10/2077630.htmlhttp://www.cnblogs.com/xymwbc/archive/2011/06/13/2078832.htmlhttp://wenku.baidu.com/v…

转自:http://yunjinzh.blog.sohu.com/165279318.html 当初开设这个blog的初衷就是将PPT与专业技术进行结合 将专业技术的介绍更加艺术化 但是之前一直都没有一份博文 趁2011年的钟声还没有敲响 赶快补上一文------Skyline入门学习教程                                                      …

C#入门教程(一)–.Net平台技术介绍.C#语言及开发工具介绍-打造C#学习教程 上次教程主要介绍了.Net平台以及C#语言的相关介绍.以及经典程序案例,helloworld程序. 初来乍到,第一次做教程难免有各种各样的问题.望请大家见谅.有什么不明白的地方也可以直接添加qq群: 538742639.一起交流学习. 本人学习C#方向编程开发两年有余.也算是参加过不少项目,有自己的一点小见解.编程的思想一步步建立起来. 现正在研究安卓应用开发. 终极目标:争做全栈工程师.(网络应用程序.移动端应…

原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:Details 和 Delete 方法详解 在教程的这一部分,我们将研究一下自动生成的 Details 和Delete 方法. Details 方法 打开Movie控制器,找到Details方法. // // GET: /Movies/Details/5 public ActionResult Details(Int32 id) { Movie movie = db.Movies.Find(id); if (movie == null) { retur…