译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会…

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 1,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 不用大脑做类比的快速简介 单个神经元建模 生物动机和连接 作为线性分类器的单个神经元 常用的激活函数 译者注:上篇翻译截止处 神经网络结构 层组织 前向传播计算例子 表达能力 设置层的数量和尺寸 小节 参考文献 快速简介 在不诉诸大脑的类比的情况下…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Optimization Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 简介 损失函数可视化 最优化 策略#1:随机搜索 策略#2:随机局部搜索 策略#3:跟随梯度 译者注:上篇截止处 梯度计算 使用有限差值进行数值计算 微分计算梯度 梯度下降 小结 简介 在上一节中,我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分: 基于参数的评…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成.ShiqingFan对译文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多.巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议.张欣等亦有帮助. 原文如下 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法.下面是内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Neare…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下: 内容列表: 简介 简单表达式和理解梯度 复合表达式,链式法则,反向传播 直观理解反向传播 模块:Sigmoid例子 反向传播实践:分段计算 回传流中的模式 用户向量化操作的梯度 小结 简介 目标:本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解.反向传播是利用链式法则递归计…

Python 基本数据类型 容器 列表 字典 集合 元组 函数 类 Numpy 数组 访问数组 数据类型 数组计算 广播 SciPy 图像操作 MATLAB文件 点之间的距离 Matplotlib 绘制图形 绘制多个图形 图像 Python python实现的经典的quicksort算法: def quicksort(arr): if len(arr)<=1: return arr pivot = arr[len(arr)/2] left = [x for x in arr if x < pi…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

第一节   第二节             课程内容     …

数据库表创建 在执行yii rbac/init之前,需要在 \console\controllers\RbacController.php中 <?php namespace console\controllers; use Yii; use yii\console\Controller; class RbacController extends Controller { public function actionInit() { $auth = Yii::$app->authManager;…

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在评论页面中index.php中 [ 'attribute'=>'status', 'value'=>'status0.name', 'filter'=>Commentstatus::find()->select(['name','id'])->orderBy('position')->indexBy('id')->column(), 'contentOptions'=>function($model){ //此处使用匿名函数来判断状态,设定状态的样式 re…

关联字段增加搜索 post表关联adminuser表,通过post.author_id  adminuser.id关联,在YII2.0生成搜索,关联字段搜索时,需要输入关联字段author的id才能搜索,这不符合我们的要求,我们要求输入作者名就可以搜索出来,该作者对应的post.…

一.在标签tags的model中 //使用正则表达式,把标签字符串转换成数组 public static function string2array($tags) { return preg_split('/\s*,\s*/',trim($tags),-1,PREG_SPLIT_NO_EMPTY); } //把数组转换成字符串 public static function array2string($tags) { return implode(', ',$tags); } //处理需要新增的标…

http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html…

[转]CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530 译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编…

安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出 图像分类   目标:已有固定…

CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络.该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程.需要注意的是,目前大家说CS231n,大都指的是2016年冬季学期(一月到三月)的最新版本. 课程描述:请允许我们引用课程主页上的官方描述如下. 计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索.图像理解.手机应用.地图导航.医疗制药.无人机和无人驾驶汽车等领…

Spider-01-爬虫介绍 Python 爬虫的知识量不是特别大,但是需要不停和网页打交道,每个网页情况都有所差异,所以对应变能力有些要求 爬虫准备工作 参考资料 精通Python爬虫框架Scrapy,人民邮电出版社 基础知识 url, http web前端,html,css,js ajax re,xpath xml python 爬虫简介 爬虫定义:网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.…

鉴于好多人想学Python爬虫,缺没有简单易学的教程,我将在CSDN和大家分享Python爬虫的学习笔记,不定期更新 基础要求 Python 基础知识 Python 的基础知识,大家可以去菜鸟教程进行学习 菜鸟教程python基础 http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html Python 高级语法 菜鸟教程python高级 http://www.runoob.com/python/python-object.html 我的爬虫笔记 Pyth…

Python爬虫教程-08-post介绍(下) 为了更多的设置请求信息,单纯的通过urlopen已经不太能满足需求,此时需要使用request.Request类 构造Request 实例 req = request.Request(url=baseurl,data=data,headers=header) 发出请求 rsp = request.urlopen(req) 文件: 案例v8文件:https://xpwi.github.io/py/py%E7%88%AC%E8%99%AB/py08po…

Python爬虫教程-07-post介绍(百度翻译)(上) 访问网络两种方法 get: 利用参数给服务器传递信息 参数为dict,使用parse编码 post :(今天给大家介绍的post) 一般向服务器传递参数使用 post是把信息自动加密处理 使用post传递信息,需要用到data参数 使用post意味着http的请求头信息可能需要更改: Content-Type:application/x-www.form-urlencode Content-Length:数据长度 简而言之,一旦更改请求…

python爬虫教程-16-破解js加密实例(有道在线翻译) 在爬虫爬取网站的时候,经常遇到一些反爬虫技术,比如: 加cookie,身份验证UserAgent 图形验证,还有很难破解的滑动验证 js签名验证,对传输数据进行加密处理 对于js加密 经过加密传输的就是密文,但是加密函数或者过程一定是在浏览器完成, 也就是一定会把js代码暴露给使用者 通过阅读加密算法,就可以模拟出加密过程,从而达到破解 怎样判断网站有没有使用js加密,很简单,例如有道在线翻译 1.打开[有道在线翻译]网页:http:…

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

最近一直在学习python,语法部分差不多看完了,想写一写python基础教程后面的第一个项目.因为我在网上看到的别人的博客讲解都并不是特别详细,仅仅是贴一下代码,书上内容照搬一下,对于当时刚学习python的我帮助有限. 下面是自己学习过程整理的一些内容. 基础版: 基础教程上面的项目例子,都会先出一个基础的代码版本,然后根据第一个版本,进行相应的补充完善.我们先来看一下util.py这个文件. #encoding:utf-8 #生成器,for循环时会依次返回每一行,它只在文件的最后追加了一个…