<Ruby语言入门教程v1.0> 编著:张开川 邮箱:kaichuan_zhang@126.com 想要学习ruby是因为公司的自动化测试使用到了ruby语言,但是公司关于ruby只给了一个简单的ppt做讲解,可能是因为我们需要使用到的并不多吧,不过既然要用,而且反正没谈恋爱的人最多的就是时间了,就好好看看这个吧.现在学习的这个教程..说实话我也忘了是从哪儿捞来的了,不过既然ruby语言基本没什么出书的,就直接用这个吧.除了这个以外,还辅助这个网站来学习(http://www.yiibai.c…

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…

学习记录: 到今天为止ARM裸机开发学习进程:1.2.1-1.2.14 预科班知识Linux介绍学习进程:0.2.1-0.2.6 学习内容笔记: 学习了Linux的开发方式的优劣介绍 学习了常用文件夹命令 ls(list) ls -a 显示所有文件(包括隐藏文件) ls -l 显示所有详细信息 ls -a -l也可以 man(查询命令) man 1 ls(1表示查询命令,ls表示查询的内容) cd(change directory) cd ..代表上一层 cd ../../代表上上层 cd .是…

上一篇MyBatis学习总结(一)--MyBatis快速入门中我们讲了如何使用Mybatis查询users表中的数据,算是对MyBatis有一个初步的入门了,今天讲解一下如何使用MyBatis对users表执行CRUD操作.本文中使用到的测试环境是上一篇博文中的测试环境. 一.使用MyBatis对表执行CRUD操作--基于XML的实现 1.定义sql映射xml文件 userMapper.xml文件的内容如下: 1<?xml version="1.0" encoding="…

深入浅出的javascript的正则表达式学习教程 阅读目录 了解正则表达式的方法 了解正则中的普通字符 了解正则中的方括号[]的含义 理解javascript中的元字符 RegExp特殊字符中的需要转义字符 了解量词 贪婪模式与非贪婪模式讲解 理解正则表达式匹配原理 理解正则表达式----环视 理解正则表达式---捕获组 理解非捕获性分组 反向引用详细讲解 正则表达式实战 回到顶部 了解正则表达式的方法 RegExp对象表示正则表达式,它是对字符串执行模式匹配的工具: 正则表达式的基本语法如下…

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…