从发表第一篇文章到最后一篇文章,时间间隔有整整一个月,虽只有5篇文章,但每一篇文章都是我吸收<LEARNING HARD C#学习笔记>这本书的内容要点及网上各位大牛们的经验,没有半点废话,值得新手或中级程序员阅读,孔子曰:温故而知新,可以为师矣,写这个系列文章的目的除了表达对LEARNING HARD赠书的感谢与支持外,最重要的是通过复习C#知识点,从浅入深,会让自己有一个提升,可能以前只知道这么做,但并不知道为什么这样做,而现有,通过复习与总结,让我有了更深刻的理解,为以后能更好的合理运用…

最近工作较忙,手上有几个项目等着我独立开发设计,所以平时工作日的时候没有太多时间,下班累了就不想动,也就周末有点时间,今天我花了一个下午的时间来继续总结与整理书中要点,在整理的过程中,发现了书中的一些不足,我在以下的博文中都有说明,大家如果有这本书的可以对照着知识点及书本相结合的方式来看,没有这本本书的也可以对照着我整理的知识要点进行实际编码测试与学习,希望能对大家有所帮助,如果觉得可以的话,还请推荐哦,谢谢! 阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要系列文章从这篇博文…

今天继续分享我的阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要二,仍然是基础知识,但可温故而知新. 七．面向对象 三大基本特性: 封装:把客观事物封装成类,并隐藏类的内部实现细节,仅开放相关的访问属性.方法等 继承:通过继承可以复用父类的代码: 多态:1.允许将子对象赋值给父对象,2.同方法在不同的对象上有不同的实现方式: 子类初始化顺序:初始化类的实例字段à调用父类构造函数à调用子类构造函数: 重写:父类声明为virtual或abstract的类成员(属性.方法),在子类继…

本人有幸在Learning Hard举行的整点抢书活动<Learninghard C#学习笔记>回馈网友,免费送书5本中免费获得了一本<LEARNING HARD C#学习笔记>,我(梦在旅途)虽然从事.NET开发多年,但一直都没有能好好的系统学习,特别是C#5.0的知识,现如今有幸得到这本书,可以好好的温习.巩固和提升, 非常感谢Learning Hard! 我在收到该书后,花了约两周的时间就看完了,主要是集中在晚上及周末时间,因为本书是从浅入深讲解C#知识,我虽谈不上什么高手,…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原…

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小.通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制 用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类Demo from keras import layers from keras import models from keras.datasets import mnist from…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

<软件调试的艺术>学习笔记——GDB使用技巧摘要 <软件调试的艺术>,因为名是The Art of Debugging with GDB, DDD, and Eclipse. 作者是美国的Norman Matloff和Peter Jay Salzman,中文版由张云翻译.是人邮出版社图灵程序设计丛书初版.这里称为"艺术",个人觉得有点过了,但是其中关于gdb以及在gdb基础之上集成的DDD和Eclipse调试技巧的整理确实是做的很好,对于Linux/开源社区下的…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.详细引用的资料请看參考文献.详细的版本号声明也參考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分详细的參考资料并没有详细相应.假设某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删…

本篇文章主要是总结异步编程的知识点,也是本系列的最后一篇文章,每一个知识点我都有写出示例代码,方便大家理解,若发现有误或不足之处还请指出,由于书中作者对此知识点讲解过于简单,所以在写这篇文章时本人参考与学习了网上许多大牛们的经验,在此感谢那些愿意分享的人们,谢谢! 二十三.异步编程 APM(异步编程模型):若类实现了返回类型为IAsyncResult接口的BeginXXX方法和EndXXX方法,则表明该类支持异步编程模型.如:委托类型定义了BeginInvoke与EndInvoke方法,所以所有…

又是一个周末,刚好有时间,又继续复习与总结了,希望能让大家受益,不足之处欢迎指正,谢谢! 十八. Lambda 1.Lambda表达式:匿名方法的另一种表现形式,它可以包含表达式和语句,且用于创建委托或转换为表达式树,定义语法:(形参列表)=>{方法体}; 单个参数时,可以省略括号 2.Lambda表达式树是用来表示Lambda表达式逻辑的一种数据结构,它将代码表示成一个对象树,而非可执行的代码,定义语法如(a+b): Experssion<Func<int,int,int>>…

以下是学习springmvc框架时的笔记整理: 结果跳转方式 1.设置ModelAndView,根据view的名称,和视图渲染器跳转到指定的页面. 比如jsp的视图渲染器是如下配置的: <!-- 配置渲染器 --> <bean id="jspViewResolver" class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver"> <property…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…

1.监督学习(supervised learning)&非监督学习(unsupervised learning) 监督学习:处理具有若干属性且返回值不同的对象.分为回归型和分类型:回归型的返回值是连续的,分类型的返回值是离散的. 非监督学习:将具有若干属性的相同对象分为不同的群体. 2.线性回归模型(监督学习) 2.1 一些符号 m——训练样本数目 x——输入变量 y——输出变量 (x,y)——一个训练样本 (x(i),y(i))——第i个训练样本 h——假设(hypothesis)——预测函数…

19.1 多线程编程知识 19.1.1 进程与线程的概念 进程: 可以理解为一块包含某些资源的内存区域,操作系统通过进程方式把它工作划分为不同的单元. 一个应用程序可以对应多个进程. 线程: 线程是进程中的独立执行单元,操作系统调度线程来使应用程序工作. 一个进程中至少包含一个线程,称为主线程. 进程与线程的关系 线程是进程的执行单元,操作系统通过调度线程使应用程序工作. 进程是线程的容器,由操作系统创建,由在具体的执行过程中创建线程. 19.1.2 线程的调度 生活中吃饭的时候看电视,你需要来…

9.2.Sparse Coding稀疏编码 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松,同时利用线性代数中基的概念,即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn, Φi是基,ai是系数,我们可以得到这样一个优化问题: Min |I – O|,其中I表示输入,O表示输出. 通过求解这个最优化式子,我们可以求得系数ai和基Φi,这些系数和基就是输入的另外一种近似表达. 因此,它们可以用来表达输入I,这个过程也是自动学习得到的.如果我们在上述式子上加上L1的Regularity限制,得到: M…

  20.1 什么是异步编程异步编程就是把耗时的操作放进一个单独的线程中进行处理. 20.2 同步方式存在的问题   namespace 异步编程 { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); txbUrl.Text = "http://dldir1.qq.com/qqfile/qq/QQ8.7/19113/QQ8.7.exe"; } private void btnDownL…

我们如今開始训练模型,还输入參数例如以下: rank:ALS中因子的个数.通常来说越大越好,可是对内存占用率有直接影响,通常rank在10到200之间. iterations:迭代次数,每次迭代都会降低ALS的重构误差.在几次迭代之后,ALS模型都会收敛得到一个不错的结果,所以大多情况下不须要太多的迭代(一般是10次). lambda:模型的正则化參数,控制着避免过度拟合.值越大,越正则化. 我们将使用50个因子,8次迭代,正则化參数0.01来训练模型: val model = ALS.trai…

AJAX用法安全限制JSONPCORS面向对象编程创建对象构造函数原型继承class继承 AJAX 用法 AJAX不是JavaScript的规范,它只是一个哥们“发明”的缩写:Asynchronous JavaScript and XML,意思就是用JavaScript执行异步网络请求 在现代浏览器上写AJAX主要依靠XMLHttpRequest对象: 'use strict'; function success(text){ var textarea = document.getElement…

1. ELM 是什么 ELM的个人理解: 单隐层的前馈人工神经网络,特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中,输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予,当我们有了输入层到隐藏层的权值之后,可以根据最小二乘法得到隐藏层到输出层的权值,这也就是ELM的训练模型过程. 与BP算法不同,BP算法(后向传播算法),输入层到隐藏层的权值,和隐藏层到输出层的权值全部需要迭代求解(梯度下降法) 用一张老图来说明,也就是说上图中的Wi1,Wi2,Wi3 在超限学习机中,是随机的,固定的,不需要迭代求…

#!/usr/bin/python# Filename: filereader.pyimport sys def readfile(filename): '''Print a file to the standard output.''' f = file(filename) while True: line = f.readline() if len(line) == 0: break print line, f.close() if len(sys.argv) < 2: print 'No…

注:原文中的代码是在spark-shell中编写运行的,本人的是在eclipse中编写运行,所以结果输出形式可能会与这本书中的不太一样. 首先将用户数据u.data读入SparkContext中.然后输出第一条数据看看效果.代码例如以下: val sc = new SparkContext("local", "ExtractFeatures") val rawData = sc.textFile("F:\\ScalaWorkSpace\\data\\ml-…