catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

一.环境准备 1.安装python:下载地址https://www.python.org/downloads/windows/下载并安装(推荐python3) 2.安装对应python版本的库:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ (1)Numpy库: (2)Tensorflow库: 测试安装: 3.安装jdk: 下载地址——https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8…

知乎地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30487008 import tensorflow as tf a=tf.placeholder(tf.int16) # 接受的数据类型 b=tf.placeholder(tf.int16) add=tf.add(a,b) mul=tf.mul(a,b) with tf.Session() as sess: print("Addition with variables:%i" %sess.run(add,feed_d…

# 在windows操作系统中搭建python 3.x版本的开发环境,开发工具为 Anaconda 3. # 1.1 下载及安装Anaconda 3 Anaconda的特点:集成性高,包含很多常用的开发软件包,省去下载和安装软件包的时间. 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 安装anaconda的版本要与python的版本对应,否则可能出现不支持问题(未测试过) 1.2 熟悉Anaconda 3的开发工具 在A…

第二篇 (书籍的选择 && 书籍目录 && 书中 3.3 节 内容) 既然选好了Egret,那我就要想想怎么学了. 开始第一步,先加个Q群先,这不,拿到了一本<Egret  HTML5游戏开发指南>,阅至三章,得到印象相对较深的好处和坏处: 好处: 1.原来 Egret 这么牛皮,他们的 Egret Runtime 从底层访问OpenGL接口,让HTML5游戏和原生APP游戏,性能差别不到5帧.媲美原生了! 2.了解了WebGL技术原来是搞3D游戏用的 3.了解…

第一篇 (引擎的选择) 我人比较笨,得慢慢学,我就一点一点来好了. 首先,我个人喜欢游戏.网页开发相对游戏开发来说,网页开发实在太枯燥了,没劲.所以打算转游戏开发了. 游戏开发要选择游戏引擎,我去看了一些博客: 1.看的第一篇(发布于:2017年06月01日 22:20:16) https://blog.csdn.net/sujun10/article/details/72824248 说实话我被他的书写方式逗笑了,哈哈,真香.大佬最终还是选择了Egret. 2.看的第二篇(发布于:2018年0…

希望解决的问题 . 在一些高流量.高IO的WAF中,是如何对规则库(POST.GET)中的字符串进行多正则匹配的,是单条轮询执行,还是多模式并发执行 . Snort是怎么组织.匹配高达上千条的正则规则库的,怎样保证效率和准确性的平衡 . 状态机.Aho-Corasick算法的核心思想 . 怎么进行多模正则匹配的编程实现 相关学习资料 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%8…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

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[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 1. 分享个人对于人工智能领域的算法综述:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? 1.1 机器学习综述 1.2 深度学习综述 1.3 强化学习综述 1.4 知识图谱综述 1.5 对接其他前沿技术 2. 分享个人对于新手入门学习路线和学习资源的推荐 2.1 python编程学习路线及笔记 2.2 机器学习专题学习路线及笔记 2.3 深度学习专题学习路线及笔记 2.…