链接 There are several resources. But it depends on what you actually want to learn...Let me explain: First of all, There are many Numerical Modeling Techniques in Electromagnetic, and people are always confused about which one to choose. But if you ar…

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia,目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出. Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便…

mxnet的设备管理 MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备,例如可以是 CPU 或者 GPU.默认情况下,MXNet 会将数据创建在主内存,然后利用 CPU 来计算.在 MXNet 中,CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示. 需要注意的是,mx.cpu()(或者在括号里填任意整数)表示所有的物理 CPU 和内存.这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU 核. 但 mx.gpu() 只代表一块显卡和相应的显卡内存.如果有多块 GPU,我们用 mx.…

虽然 Gluon 提供了大量常用的层,但有时候我们依然希望自定义层.本节将介绍如何使用 NDArray 来自定义一个 Gluon 的层,从而以后可以被重复调用. 不含模型参数的自定义层 我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层.事实上,这和 "模型构造" 中介绍的使用 Block 构造模型类似. 通过继承 Block 自定义了一个将输入减掉均值的层:CenteredLayer 类,并将层的计算放在 forward 函数里. class CenteredLayer(nn.Block)…

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化,以及如何在多个层之间共享同一份参数. 之前我们一直在使用默认的初始函数,net.initialize(). from mxnet import init, nd from mxnet.gluon import nn net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(256, activation='relu')) net.add(nn.Dense(10)) net.initialize() x = nd.random.unifor…

进入更深的层次:模型构造.参数访问.自定义层和使用 GPU. 模型构建 在多层感知机的实现中,我们首先构造 Sequential 实例,然后依次添加两个全连接层.其中第一层的输出大小为 256,即隐藏层单元个数是 256:第二层的输出大小为 10,即输出层单元个数是 10. 我们之前都是用了 Sequential 类来构造模型.这里我们另外一种基于 Block 类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解 Sequential 的运行机制. 继承 Block 类来构造模型 Blo…

if __name__ == '__main__': str1 = input('input a string: \n') str2 = input('input a sub string: \n') ncount = str1.count(str2) print(ncount)…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

因为工作需要,最近一直在关注计算广告学的内容.作为一个新手,学习计算广告学还是建议先看一下刘鹏老师在师徒网的教程<计算广告学>. 有关刘鹏老师的个人介绍:刘鹏现任360商业产品首席架构师,负责 360 商业化变现的产品和技术.曾任微软亚洲研究院研究员.雅虎北京研究院高级科学家 ( 负责全球搜索广告.受众定向广告.个性化内容等项目 ) . MediaV 首席科学家 ( 负责算法和数据平台 ) .以及搜狐集团研究院负责人,WOT 技术峰会特约讲师. 广告其实是大数据的产物,是大数据最实际的应用.我…