讲到HTML最主要的就是如何给这个网页搭架子给他大致的把这个人物样子先慢慢画出来,然后我们后面去学习这个CSS还有JS的时候给这个雏形慢慢的去加一些东西,让你的网页变得越来越好看 1.标签的使用 a: ` 我们都知道在HTML中a标签的作用就是连接,那么在他里面有两个参数,我要介绍一下…

实际上,java中数组对象的浅层复制只是复制了对象的引用(参考),而深层复制的才是对象所代表的值.…

  1. Struts 1是全世界第一个发布的MVC框架: 它由Craig McClanahan在2001年发布,该框架一经推出,就得到了世界上Java Web开发者的拥护,经过长达6年时间的锤炼,Struts 1框架更加成熟.稳定,性能也有了很好的保证.因此,到目前为止,Struts 1依然是世界上使用最广泛的MVC框架. 目前,基于Web的MVC框架非常多,发展也很快,每隔一段时间就有一个新的MVC框架发布,例如像JSF.Tapestry和Spring MVC等.除了这些有名的MVC框架外,…

http://www.cnblogs.com/yank/archive/2011/10/24/2204145.html http://www.cnblogs.com/zwq194/archive/2012/08/06/2625403.html 关于String为值类型还是引用类型的讨论一直没有平息,最近一直在研究性能方面的问题,今天再次将此问题进行一次明确.希望能给大家带来点帮助. 如果有错误请指出. 来看下面例子: //值类型 ; int b = a; a = ; Console.WriteL…

浅层复制代码: import java.util.*; class Int{ private int i; public Int(int ii){i = ii;} public void increment(){i++;} public String toString(){ return Integer.toString(i); } } public class Cloning{ public static void main(String[] args){ Vector v = new Vec…

1．浅复制与深复制概念 浅复制(浅克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象.换言之,浅复制仅仅复制所考虑的对象,而不复制它所引用的对象. 深复制(深克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,除去那些引用其他对象的变量.那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象,而不再是原有的那些被引用的对象.换言之,深复制把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍. 浅层克隆示例(实现Cloneable接口 并复写clone(…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集…

<script> //判断是不是原始值 //判断是数组还是对象 //建立相应的数组或对象 var obj={ name:'辣鸡', sex:'male', card:['laobi','feiwu'], wife:{ name:'智障', son:{ name:'彩笔' } } } var obj1={} function deepClone(Origin,Target){ var Target=Target ||{}, toStr = Object.prototype.toString, a…

tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集. 其中包含有60000个已经标注了的训练集,还有10000个用于测试的测试集. 本次实验的任务就是通过手写数字的图片,识别出具体写的是0-9之中的哪个数字.   理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下: 上图所示的是一个只有一层隐藏层的浅层神经网络 我们有3个输入层节点,分别对应i[1] i[2] i[3] 隐藏层有4个节点,分别对应h[0] h[1] h[2] h[3],对应的激活函数为ReL…

上一篇对excel导入做了浅层的解释,本文将对导出再做浅层解释. 仍然是相同的套路,只不过是反过来而已. 反过来方向理论上本来是这样的:cell-->row-->sheet-->workbook-->输出流--->硬盘文件file 但实际却不是这样的,为什么呢?因为单元格cell不会创建出一个row,更不会创建一个sheet,也不可能反向创建一个workbook,而workbook与输出流之间存在层级关系,但不存在包含被包含关系,所以导出的方向就变成这样了: workbook…

目录 Darknet浅层可视化教程 说明 处理步骤 使用python可视化txt文件 Darknet浅层可视化教程 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理. 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试. 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: ./darknet detector test cfg/voc.data data/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_40000.cfg…

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat…

不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51416540 看到之前的一篇博文:深入MNIST code测试,接连有读者发问,关于其中的一些细节问题,这里进行简单的答复. Tensorflow中提供的示例中MNIST网络结构比较简单,属于浅层的神经网络,只有两个卷积层和全连接层,我按照Caffe的网络结构绘制一个模型流程: 再附上每一层的具体参数网络(依旧仿照caffe的模式):…

自动配置的原理(浅层) @Configuration //这是一个配置类 @EnableConfigurationProperties(HttpProperties.class)//启用ConfigurationProperties功能,将配置文件中的值和httpproperties绑定起来,加入到容器中 @ConditionalOnWebApplication(type = ConditionalOnWebApplication.Type.SERVLET)//根据不同的条件来判断是不是生效 @…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

 =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出=== 方括号代表层数.   ===3.4  多个例子中的向量化=== ===3.5  向量化实现的解释===  方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣.   ===3.6  激活函数=== tanh几乎各方…

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

下面随笔给出c++中深层复制(浅层复制运行错误)成功运行------sample. 浅层复制与深层复制 浅层复制 实现对象间数据元素的一一对应复制. 深层复制 当被复制的对象数据成员是指针类型时,不是复制该指针成员本身,而是将指针所指对象进行复制. 浅层复制-系统默认复制构造函数(运行错误) 1 //例 对象的浅层复制 2 3 #include <iostream> 4 5 #include <cassert> 6 7 using namespace std; 8 9 class…

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位.基本上每本人工智能.机器学习相关的书上都以它作为开始. 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型. 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行. 本次教程分五步: 第一步:数…

一.什么是set集合 集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的.以下是集合最重要的两点: 1.去重,把一个列表变成集合,就自动去重了. 2.关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系. 1,集合的创建. set1 = set({1,2,'barry'}) set2 = {1,2,'barry'} print(set1,set2) # {1, 2, 'barry'} {1, 2, 'barry'} 2,集合的增…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.2 神经网络表示 对于一个由输入层,隐藏层,输出层三层所组成的神经网络来说,输入层,即输入数据被称为第0层,中间层被称为第1层,输出层被称为第2层.所以这个神经网络被称为两层神经网络,我们不把输入层当做一个标准的层. 3.3 计算神经网络的输出 对于输入层的输入,我们把输入看做是一个矩阵,对于第一层的第一个神经元结点,计算\(W^T*x+b\) 3.4 多个样本例子中的向量化 上一节讨论的是对于单个样本我们使用神经网络表示的方法,现在我…

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中…

3.1 神经网络概述(Neural Network Overview ) (神经网络中,我们要反复计算a和z,最终得到最后的loss function) 3.2 神经网络的表示(Neural Network Representation) 3.3 计算一个神经网络的输出(Computing a Neural Network's output ) 向量化计算: 详细过程见下: 公式 3.10: (W---4x3) 3.4 多样本向量化(Vectorizing across multiple exa…

1.激活函数 1.tanh函数比sigmoid效果更好,它的区间是[-1,1],所以均值为0,有类似于让数据中心化的效果. //此时Ng说,tanh函数几乎在所有场合都更优越. 2.但是如果yhat是二分类,是{0,1},此时使用在[0,1]区间的激活函数更好,所以对于二分类在隐层中使用tanh,输出用sigmoid. 3.不同层的激活函数可以不同. 4.对于tanh和siogmoid最大的问题就是当z较大时,梯度变化非常小,斜率接近于0,所以就出现了ReLU线性修正单元a=max(0,z),…

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ…

基础:逻辑回归 Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法? logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”. 对单个样本: 第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数,列等于i-1层神经元的个数:第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经元的个数,列始终为1. 对m个样本,用for循环不如用矩阵快,输入矩阵X的维度为(nx,m),nx是输入层特征数目. 其中,Z[1]的维度是(4,m),4是隐藏层神经元的个数:A[1]的维度与Z[1]…