上篇内容讲述了整个语言的发展[为什么会产生编程语言],以及学习C++所需要掌握的内容.这节开始认识第一部分最基本的内容:C++的内建类型,也就是基本类型. 在这些知识之前留一个问题:为什么基本所有语言中都有相似的这些基本类型. bool : 用于表示真/假 bool b_ret1 = true; bool b_ret2 = false; short /long :short用于缩减/增大整数表示的范围,也就是占用内存的多少.signed / unsigned :指定符号.但不会改变内存大小. i…

学习过计算机组成原理就会知道,处理器会从主存中取得指令,然后进行解释执行.而他们的交流方式是以二进制方式进行的,也就是他们只能识别1和0 :其实计算机是不知道1和0的,现在的实现方式是以高电压与低电压来代表1/0.CPU会从主存中取出指令进行执行.这样整个计算机就可以运行起来. 计算机作为为人服务的机器,必须接受人的控制.所以最初的“程序”是一种打孔的卡片.读卡机将“程序”读入,CPU进入执行.可想而知,这种“ 程序”是物理的,假如上百行的代码,可能需要N公斤重的“卡片”.所以为了提高程序开发效…

这一篇继续说说程序设计中的基本语句:控制块 一 if类控制语句 if if else if  , else if ,else if(条件语句){如果条件为真,要做的一些事情}  if(条件语句) {如果条件为真,要做的一些事情} else{如果条件为假,要做的一些事情} if (条件语句1){  如果条件为真1,要做的一些事情} else{ 如果条件都为假时,要做的一些事情} #include "stdafx.h" #include <iostream> int main(…

原文地址: https://blog.csdn.net/ln1996/article/details/78459060 --------------------- 作者:lnn_csdn 来源:CSDN -------------------------------------------------------------------------------- 花了一周多的时间读了一篇论文<Human-level concept learning through probabilistic p…

多视图学习(multi-view learning) 前期吹牛:今天这一章我们就是来吹牛的,刚开始老板在和我说什么叫多视图学习的时候,我的脑海中是这么理解的:我们在欣赏妹子福利照片的时候,不能只看45度角的吧,要不那样岂不是都是美女了,这还得了.所以我们要看各个角度的照片,打击盗版美女,给大家创建一个真诚的少点欺骗的和谐世界.所以说,多视图学习就是360度,全方位无死角的欣赏(学习)然后得到最接近真实值的判定. 话说那么一天啊,一个人和一个蚂蚁在对话,他们看着一个米饭粒,人说,这个米饭粒胖嘟嘟的…

增强学习(Reinforcement Learning and Control)  [pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中,我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向. 另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式…

网络表示学习相关资料 网络表示学习(network representation learning,NRL),也被称为图嵌入方法(graph embedding method,GEM)是这两年兴起的工作,目前很热,许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行中. 清华大学计算机系的一个学习组 新浪微博@涂存超 整理的论文列表:https://github.com/thunlp/NRLpapers,并一直持续更新着,里面详细的列举了最近几年有关网络表示学习(networ…

一.集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好).集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测,其他的弱分类器也可以将错误纠正回来. 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法,以达到减小方差(bagging).偏差(boosting)或改进预测(sta…

很久没有更文章了,主要是没有找到zero-shot learning(ZSL)方面我特别想要分享的文章,且中间有一段时间在考虑要不要继续做这个题目,再加上我懒 (￢_￢),所以一直拖到了现在. 最近科研没什么进展,就想着写一个ZSL的入门性的文章,目的是为了帮助完全没有接触过这方面,并有些兴趣的同学,能在较短的时间对ZSL有一定的认识,并且对目前的发展情况有一定的把握. 在此之前,需要提到的是:无论是论文笔记,还是总结性的读物,都包含了作者自己的理解和二次加工,想要做出好的工作必定需要自己看论文…

在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力.而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展…

原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要…

流形学习(manifold learning)的一些综述 讨论与进展 issue 26 https://github.com/memect/hao/issues/26 Introduction http://blog.sina.com.cn/s/blog_eccca60e0101h1d6.html @cmdyz 流形学习 (Manifold Learning) http://blog.pluskid.org/?p=533 浅谈流形学习 http://blog.csdn.net/chl033/ar…

Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.…

集成学习,又称为“多分类器系统”(multi-classifier system).“基于委员会的学习”(committee-based learning)等.基本的想法是结合多个学习器,获得比单一学习器泛化性能更好的学习器. 根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致可分为两大类: 序列化方法:个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成,代表是Boosting: 并行化方法:个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 一.利用Ho…

原文地址:http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456 在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我 们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要…

深度学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0 深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法. 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法.观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边.特定形状的区域等.而使用某些特…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 到现在…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. AdaBoo…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 如果读…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 相信看…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 前面我…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 前面从…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 我们之…

Link of the Paper: https://arxiv.org/pdf/1504.06692.pdf Innovations: The authors propose the Novel Visual Concept learning from Sentences ( NVCS ) task. In this task, methods need to learn novel concepts from sentence descriptions of a few images. Th…

domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution).比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems). 1. 数学描述 X:input space(description…

联邦学习简介        联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法.联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础. 联邦学习的系统构架       以包…

宽度学习(Broad Learning System) 2018-09-27 19:58:01 颹蕭蕭 阅读数 10498  收藏 文章标签: 宽度学习BLBLS机器学习陈俊龙 更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/82871734 一.宽度学习的前世今生 宽度学习系统(BLS) 一词的提出源于澳门大学…

--------------------- 作者:bestrivern 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/87008263 ========================================================== 一.迁移学习(Transfer learning)1.Task A and Task B has the same input x 2.You have a lot mor…

迁移学习(Transfer Learning) 如果你要做一个计算机视觉的应用,相比于从头训练权重,或者说从随机初始化权重开始,如果你下载别人已经训练好网络结构的权重,你通常能够进展的相当快,用这个作为预训练,然后转换到你感兴趣的任务上. 计算机视觉的研究社区非常喜欢把许多数据集上传到网上,如果你听说过,比如ImageNet,或者MS_COCO,或者Pascal类型的数据集,这些都是不同数据集的名字,它们都是由大家上传到网络的,并且有大量的计算机视觉研究者已经用这些数据集训练过他们的算法了. 有…