http://www.ichanging.org/uip-stm32.html http://www.ichanging.org/share/ http://bbs.eeworld.com.cn/thread-221635-1-1.html http://bbs.baiquwang.com/read.php?tid=2112 http://bbs.baiquwang.com/thread.php?fid=63 百趣网 http://www.admin10000.com/document/2865…

推荐几个学习Node的网址: Nodejs 安装教程 http://jingyan.baidu.com/article/a948d6515d4c850a2dcd2e18.html http://nodejs.org/  http://cnodejs.org/  由淘宝人建立的社区,内有Node中文文档 http://www.oschina.net/p/nodejs/ http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-nodejs/index.h…

uIP学习笔记 从零开始使用uIP freemodbus modbus TCP 学习笔记…

1 人工智能.机器学习.深度学习的关系 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的. “ 机器学习 ” 是通过算法,使用大量数据进行训练,训练完成后会产生模型 有监督的学习 supervised learning 无监督的学习 unsupervised learning 增强式学习 reinforcement learning 已经应用领域:推荐引擎.定向广告.需求预测.垃圾邮件过滤.医学诊断.自然语言处理.搜索引擎.证券分析.视觉识别.语音识别.手写识别等 “ 深度学习 ” 是机器学习…

参考文献:<Tensorflow:实战Google深度学习框架> [一]深度学习简介 1.1 深度学习定义 Mitchell对机器学习的定义:任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,那么程序可以在经验中学习. 传统机器学习算法的问题:无法从数据中习得更好的特征表达,从而无法有效的利用越来越多的数据 难点:如何数字化的表达现实世界中的实体:将非结构化的内容结构化:从实体中提取特征. 传统机器学习与深度学习的对比 1.2 深度学习历史 深度学习三阶段: 一.仿生机器学习: 1943年神经…

学习flask的网址: http://www.bjhee.com…

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算…

目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习:发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习:前者侧重寻找有价值的信息,后者侧重执行已知的任务.后者是前者的先期准备 过程:数据-->抽象化-->一般化.或者:收集数据--推理数据--归纳数据--发现规律 抽象化: 训练:用一个特定模型来拟合数据集的过程 用方程来拟合观测的数据:观测现象--数据呈现--模型建立.通过不同的格式来把信息概念化 一般化: 一般化:将抽象化的知识转换成可用于行动的形式…

课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时…

Spring.NET依赖注入框架学习--Spring.NET简介 概述 Spring.NET是一个应用程序框架,其目的是协助开发人员创建企业级的.NET应用程序.它提供了很多方面的功能,比如依赖注入.面向方面编程(AOP).数据访问抽象及ASP.NET扩展等等.Spring.NET以Java版的Spring框架为基础,将Spring.Java的核心概念与思想移植到了.NET平台上. 企业级应用一般由多个物理层组成,每个物理层也经常划分为若干功能层.不同层次之间需要相互协作,例如,业务服务层一般需…