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…