一.WebService是什么? 1. 基于Web的服务:服务器端整出一些资源让客户端应用访问(获取数据) 2. 一个跨语言.跨平台的规范(抽象) 3. 多个跨平台.跨语言的应用间通信整合的方案(实际) 二.为什么要用Web service? web service能解决: 跨平台调用 跨语言调用 远程调用 三.什么时候使用web Service? 1. 同一家公司的新旧应用之间 2. 不同公司的应用之间 3. 一些提供数据的内容聚合应用:天气预报.股票行情 四.Web Service中的几个重…

一. WebService到底是什么? webservice是一种跨平台,跨语言的规范,用于不同平台,不同语言开发的应用之间的交互 WebService是一个SOA(面向服务的编程)的架构,它是不依赖于语言,不依赖于平台,可以实现不同的语言间的相互调用,通过Internet进行基于Http协议的网络应用间的交互. WebService实现不同语言间的调用,是依托于一个标准,webservice是需要遵守WSDL(web服务定义语言)/SOAP(简单请求协议)规范的. 一言以蔽之:WebServi…

快速入门 首先,我们来尝试一下调用别人写好的webService 来体验一把:我们访问http://www.webxml.com.cn/zh_cn/index.aspx 进入到里边 当我们输入一个号码,它就能够查询出我们的手机位置信息: 我们现在要做的就是将这个服务让我们自己写的应用程序中也可以调用,那怎么做呢??? http-get方式访问webservice   public void get(String mobileCode ,String userID ) throws Excepti…

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…

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…