好.接着深入理解C/C++之旅.我在翻译第一篇的时候.自己是学到不不少东西,因此打算将这整个ppt翻译完成. 请看以下的代码片段: #include <stdio.h> void foo(void) { int a; printf("%d\n", a); } void bar(void) { int a = 42; } int main(void) { bar(); foo(); } #include <stdio.h> void foo(void) { int…

编程是困难的,正确的使用C/C++编程尤其困难.确实,不管是C还是C++,很难看到那种良好定义并且编写规范的代码.为什么专业的程序员写出这样的代码?因为绝大部分程序员都没有深刻的理解他们所使用的语言.他们对语言的把握,有时他们知道某些东西未定义或未指定,但经常不知道为何如此.这个幻灯片,我们将研究一些小的C/C++代码片段,使用这些代码片段,我们将讨论这些伟大而充满危险的语言的基本原则,局限性,以及设计哲学. 假设你将要为你的公司招聘一名C程序言,你们公司是做嵌入式开发的,为此你要面试一些候选人…

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…

这一期的神作论文有蛮多的,都很有意思. Feature Representation In ConvolutionalNeural Networks 该论文中论述了在某种CNN结构下,是否有准确率较高的off model的分类方法(这里是指非softmax)能达到更有效的分类结果呢? 论文给出了肯定的答案. 该论文还给出了各层特征重要性的图表,蛮有意思的 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/40…

持续更新中-- 近期学习处理Xamarin.Android动画内容 Xamarin指南 -- 官网教程翻译 Xamarin跨平台开发 Xamarin Workbooks Xamarin Workbooks介绍 Xamarin Workbooks使用 Xamarin.Android 入门 Hello,Android 快速上手--Part 1:Quickstart 深入理解--Part 2:Deep Dive Hello,Android Multiscreen 快速上手--Part 1:Quicks…

今天是丁明朔老师的讲授~ 数据结构 绪论 下面是天天见的: 栈,队列: 堆: 并查集: 树状数组: 线段树: 平衡树: 下面是不常见的: 主席树: 树链剖分: 树套树: 下面是清北学堂课程表里的: ST表: LCA: HASH: 堆 支持两种操作: 1.插入一个值: 2.删除一个最大值(大根堆)或最小值(小根堆): 需要使用STL里的 priority_queue 或手写: LCA 结点 A 和结点 B 的最近公共祖先 LCA 及以上都是 A 和 B 的公共祖先: 注意 LCA 是尽局限于树上的…

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类: 既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM, DBN等),autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise autoencoder, contractive autoencoder, saturating autoencoder等). 只包含decoder部分:比如sparse coding, 和今天要讲的de…

前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R…