Javascript是世界上最受误解的语言,其实C++何尝不是.坊间流传的错误的C++学习方法一抓就是一大把.我自己在学习C++的过程中也走了许多弯路,浪费了不少时间. 为什么会存在这么多错误认识?原因主要有三个,一是C++语言的细节太多.二是一些著名的C++书籍总在(不管有意还是无意)暗示语言细节的重要性和有趣.三是现代C++库的开发哲学必须用到一些犄角旮旯的语言细节(但注意,是库设计,不是日常编程).这些共同塑造了C++社群的整体心态和哲学. C++中众多的细节虽然在库设计者手里面有其用武之…

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于 所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

django中间件 中间件介绍 什么是中间件? 官方的说法:中间件是一个用来处理Django的请求和响应的框架级别的钩子.它是一个轻量.低级别的插件系统,用于在全局范围内改变Django的输入和输出.每个中间件组件都负责做一些特定的功能. 但是由于其影响的是全局,所以需要谨慎使用,使用不当会影响性能…

参考:http://blog.chinaunix.net/uid-26119273-id-3356414.html 学习Linux,准备做产品的话,不要把Linux当成了终极目标(当然,这是对应用而言的),要有只是把 Linux当成一个平台的思想.更重要的还在各种产品所需求的专业技术,如通信方面像CAN.RS485.GPRS等等,或者工业控制方面,IO控制. 实时特性等等.Linxu博大精深,研究起来永无止境,但是在产品中,只要到了一个产品够用就可以了(当然,多一些更好,要视人而定).…

前言 我们上次写了一个简单的日历插件,但是只是一个半成品,而且做完后发现一些问题,于是我们今天尝试来解决这些问题 PS:距离上次貌似很久了 上次,我们大概遇到哪些问题呢: ① 既然想做一套UI库,那么就应该考虑其它UI库的接入问题 这个意思就是,我们的系统中所有UI插件应该有一些统一行为,我们如果希望统一为所有的插件加一点什么东西,需要有位置可加 这个意味着,可能我们所有的插件需要继承至一个抽象的UI类,并且该类提供了通用的几个事件点 ② 上次做的日历插件虽然说是简单,其耦合还是比较严重的(其实…

Cortex-M0学习第一帖 序言:这里先说一下,大家在看帖子时候,可能看见字数比较多的,可能只是先大概浏览一下,之后从中挑几段大概瞅瞅,但是我要说,如果你碰到一个适合的帖子,请仔细品读,这是我在论坛里最受用的东西.现在先大概介绍一下这篇帖子,以供大家浏览有个主次.帖子前面主要介绍一个cortex新手是如何开始学习板子的,里面可能有些东西并不一定准确,但都是我的一些经验,但是里面引证的几篇文章真的对学习新唐是很有帮助的.自己在学习时也是参考了许多帖子,下载了许多资源,但是其中有一部分对于我们来说…

1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的,不要指望一蹴而就,必须不断调参数看结果,根据结果再继续调参数. 2. 数据集分成训练集(training set).验证集(validation/development set).测试集(test set). 对于传统的机器学习算法,数据量(比如100.1000.10000),常用的分法是70%训练集/30%测试集.60%训练集/20%验证集/20%测试集. 对于大数据(比如100万),可能分法是98%训练集/1%验证集/1%测试集.99.5%训练集/0.…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.10 梯度消失和梯度爆炸 当训练神经网络,尤其是深度神经网络时,经常会出现的问题是梯度消失或者梯度爆炸,也就是说当你训练深度网络时,导数或坡度有时会变得非常大,或非常小,甚至以指数方式变小.这加大了训练的难度. 假设你正在训练一个很深的神经网络,并且将其权重命名为"W[1],W[2],W[3],W[4]......W[L]" 为了简化说明,我们选择激活函数为g(z)=z(线性激活函数),b[l]=0(即忽略偏置对神经网络的影响…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.9 归一化Normaliation 训练神经网络,其中一个加速训练的方法就是归一化输入(normalize inputs). 假设我们有一个训练集,它有两个输入特征,所以输入特征x是二维的,这是数据集的散点图. 归一化输入需要两个步骤 第一步-零均值化 subtract out or to zero out the mean 计算出u即x(i)的均值 \[u=\frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}x^{(i)}\] u是一个…

在配置训练.验证.和测试数据集的过程中做出正确的决策会更好地创建高效的神经网络,所以需要对这三个名词有一个清晰的认识. 训练集:用来训练模型 验证集:用于调整模型的超参数,验证不同算法,检验哪种算法更有效 测试集:根据最终的分类器,正确评估分类器的性能 假设这是训练数据,用一个长方形表示,通常会把这些数据划分成几部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集,也称之为验证集,最后一部分则作为测试集. train dev test 如果数据只有100条,100条或者1万条,通常将样本集设置为70…