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欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

根据学习廖雪峰老师的git教程做的笔记 安装git 进行git的配置 配置您的用户名和邮箱地址,使用--global 这个参数表明了在此台机器上的所有仓库都会使用该配置 $ git config --global user.name "Your Name" $ git config --global user.email "email@example.com" 创建版本库 在本地的一个文件目录下,创建一个仓库test,就是一个名为test的文件夹 $ mkdir t…

前面我整理过一篇文章canvas学习之API整理笔记(一),从这篇文章我们已经可以基本了解到常用绘图的API.简单的变换和动画.而本篇文章的主要内容包括高级动画.像素操作.性能优化等知识点,讲解每个知识点的同时还会有一些酷炫的demo,保证看官们全程在线,毫无尿点,看完不会后悔,哈哈,一个耿直的笑^_^. 除此之外,关于canvas的一系列实例即将来袭!欢迎关注! 开始之前 var can = document.getElementById('canvas'); //创建一个画布 var ctx…

python学习第五次笔记 列表的缺点 1.列表可以存储大量的数据类型,但是如果数据量大的话,他的查询速度比较慢. 2.列表只能按照顺序存储,数据与数据之间关联性不强 数据类型划分 数据类型:可变数据类型.不可变数据类型 不可变数据类型:元组,布尔值(bool).int.str 可变数据类型:list(列表).字典(dict).set. dict key 必须是不可变数据类型.可哈希 value:任意数据类型. dict 优点:二分查找去查询 存储大量的关系型数据 特点:无序的 创建字典的几种方…

<Data Structures and Algorithm Analysis in C>学习与刷题笔记 为什么要学习DSAAC? 某个月黑风高的夜晚,下班的我走在黯淡无光.冷清无人的冲之大道上,同时心里冒出一个强烈的想法:我不要再过这种无休止地加班.整天干着繁重琐碎的事情的生活了!我要回去读书!我要考研!在接下来的一个多月中,我不断在考研和换工作之间徘徊,最后我得出一个结论:我不知道读研好还是换工作好,但我知道把自己感兴趣的知识学好总不会错.数据结构是我们专业大二下学期的一门选修课,但当时正…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第七课笔记-----Mapping多字段与自定义Analyzer 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100692056 多字段类型 所谓多字段类型,即:一个字段可以有多个子字段.这种特性带来了以下好处. 增加一个keyword子字段,可用于精确匹配 可对子字段设置不同的an…

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第四课笔记---- Search API之(Request Body Search 和DSL简介) 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_36697880/article/details/100654455 Elasticsearch建议我们尽量使用Request Body查询的方式,这种方式支持的语法更丰富. 常用语法 先来…

为什么我用Ipad Pro做电子笔记和看PDF电子书 Ipad做笔记的优点: 1.ipad整理的笔记可以随时修改,可以看PDF的书,2.纸质书很重携带不便3.ipad的可通过关键词搜索笔记内容 4.笔记软件里的笔的类型,颜色,纸张类型,随时插入图片,是打字笔记和手写的纸质笔记无法实现的 5.可以搜索,关键字6.可以修改编辑,方便管理7.不占用实体空间方便携带,不易丢失8.可以对笔记的内容进行自由的补充,改动,移动或删除9.有丰富的纸张模板,多样的笔记颜色10.随意记录,可以持续完善笔记 11.手…

学习Logistic Regression的笔记与理解 1.首先从结果往前来看下how logistic regression make predictions. 设我们某个测试数据为X(x0,x1,x2···xn),Θ(θ0,θ1,θ2,···θn)为我们的学习算法所学到的参数,那么 写成向量的话就变成 Z就是我们得到的结果,但是logistic regression只能处理二值数据,这个Z是一个连续值,它的范围可以很广.为了把这个Z化为二值变量,引人Sigmoid函数 这个函数的图形如下所示…