我也不知道叫什么名字好 进入 https://nodeschool.io/zh-cn/,你能够看到许多课程. 这些课程大多面向零基础的,非常有趣(类似于许多关卡的小游戏). 快速开始 首先,确定你的电脑已经安装好 Node.js ,因为我们之后都将会使用到它.然后使用命令 npm (Node.js 自带的工具)去安装下面的教学课程.一旦安装完成后,这些教学课程的名称都将是一个个电脑中的命令,你可以在终端窗口中,直接输入这些教学课程的名称来执行. 以javascripting为例 学习 JavaS…

php语言的优越性,集结了很多的开发爱好者,无论行业前景和个人发展来说,php正飞速的发展,php在不断兼容着类似closures和命名空间 等技术,同时兼顾性能和当下流行的框架.版本是7之后,一直在提供更高性能的应用,在一些WordPress基准测试当中,性能可以达到php 5.6的3倍.PHP 7包含了一些重大安全改进,如除去php安全模式,添加魔术引号,有一些新的保留关键字等等. 针对PHP技术的更新换代,总结出学习课程和培训方向,具体课程如下: 1.PHP基础篇 PHP基础详解,从环境搭…

头脑一热,坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程,课程预先的计划内容见:http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html.上课老师为微软研究院的大牛——邓力,群(qq群介绍见:Deep learning高质量交流群)里面有人戏称邓力(拼音简称DL)老师是天生注定能够在DL(Deep learning)领域有所成就的,它的个人主页见:http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/.这次我花费这么…

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…

深度学习课程笔记(十二) Matrix Capsule with EM Routing  2018-02-02  21:21:09  Paper: https://openreview.net/pdf/99b7cb0c78706ad8e91c13a2242bb15b7de325ad.pdf  Blog: https://jhui.github.io/2017/11/14/Matrix-Capsules-with-EM-routing-Capsule-Network/  [Abstract] 一个…

深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitation learning) 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习,则是从给定的展示中进行学习.机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显示的得到 reward.在某些任务上,也很难定义 reward.如:自动驾驶,撞死一人,reward为多少,撞到一辆车,reward 为多少,撞到小动物,reward 为多少,撞到 X,reward 又是多少,诸如此类...而某些人类所定义的 reward,可能会造成不可控制的行为,如:我们想让 a…

深度学习课程笔记(十一)初探 Capsule Network  2018-02-01  15:58:52 一.先列出几个不错的 reference: 1. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b 2. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-bus…

深度学习课程笔记(四)Gradient Descent 梯度下降算法 2017.10.06 材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html    我们知道在神经网络中,我们需要求解的是一个最小化的问题,即:最小化 loss function. 假设我们给定一组初始的参数 $\theta$,那么我们可以算出在当前参数下,这个loss是多少,即表示了这个参数到底有多不好. 然后我们利用上述式子来调整参数,其中梯度可以用▽的形式…

深度学习课程笔记(二)Classification: Probility Generative Model  2017.10.05 相关材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 本节主要讲解分类问题: classification 问题最常见的形式,就是给定一个输入,我们去学习一个函数,使得该函数,可以输出一个东西(label).如下所示: 其实好多其他的问题,都是分类问题演化而来,都可以通过分类问题来解决,如:物体…

深度学习课程笔记(一)CNN 解析篇 相关资料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点,我们可以看到图像识别有如下的特色: =================================== 分割线 ======================================================= 以上就是整体上来感受下深度神经网络,接下…