接着上次的记,前面看了稀疏自编码.按照讲义,接下来是Vectorized, 翻译成向量化?暂且这么认为吧. Vectorized: 这节是老师教我们编程技巧了,这个向量化的意思说白了就是利用已经被优化了的数值运算来编程,矩阵的操作 尽量少用for循环,用已有的矩阵运算符来操作.这里只是粗略的看了下,有些小技巧还是不错的. PCA: PCA这个以前都接触过了,简单说就是两步: 1.协方差矩阵 其中x(i)是输入样本(假设已经均值化). 2.SVD分解,得出U向量.其中U向量的每列就是样本的新的方向…

由于早年在管理领域耕耘了一段时间,完美错过了Spring的活跃期, 多少对这个经典的技术带有一种遗憾的心态在里面的, 从下面的我的生涯手绘图中大概可以看出来我的经历. 最近由于新介入到了工业数字化领域,工作也专注于业务应用, 不怎么搞平台了,平台更多的是采取与友商战略合作的方式, 也有机会重新认识并学习一下这个被完美错过的经典技术. 以下是本次的随记. 一.本次的代码地址 https://github.com/quchunhui/demo-macket/tree/master/springboo…

前言: 工作上要接触很多移动设备,进行测试,所以抓包软件不能少,但是看你习惯,你要是说我喜欢charles,也可以,毕竟我也买不起苹果电脑,就不拿charles装在windows上了,还是乖乖的Fiddler吧,哈哈哈,看你习惯.反正charles是比Fiddler强大一丢丢,但是看个人爱好吧.据说Fiddler的苹果版正在开发中.配置Fiddler的教程不教.但是不适合所有人,比如一些比较简单的知识点我就不写,毕竟是自己的学习笔记啦. 正文: 第一章 瞎记-前期知识储备 一.http协议和抓包…

继续之前设定的学习目标前,先来一篇小小的外篇.按照第一篇里的配置方式配置好的工程前两天还能正常工作,昨天却突然无法通过Add-Migration命令进行数据库的升级.错误信息如下: System.Data.Entity.Core.ProviderIncompatibleException: 从数据库中获取提供程序信息时出错.这可能是 Entity Framework 使用的连接字符串不正确导致的.有关详细信息,请查看内部异常并确保连接字符串正确. ---> System.Data.Entity.…

慕课网视频教程:http://www.imooc.com/learn/443 ====Maven是什么 Maven是基于项目对象模型(POM),可以通过一小段描述信息来管理项目的构建.报告和文档的软件项目管理工具.简单的来说,Maven可以帮我们来管理项目. ====下载Maven 官网:http://maven.apache.org/ ====配置环境变量 M2_HOME=C:\Program Files\apache-maven-3.3.3 然后将M2_HOME加入到Path中.下命令行窗口…

在此写博客之际,热烈庆祝母校苏州科技学院,正式改名为苏州科技大学. 一晃眼,从自己投身IT行业已经两年有余,期间经历了结婚.买房等人生大事,非常感谢我的老婆,谢谢她这么爱我,嫁给我这个码农,呵呵... 时间过得太快,到现在依稀记得,刚刚实习的那段日子,那段日子,简单而开心,用的是winform技术.. 之后毕业了,也就到了毕业离开的公司,去了一家新加坡的外企,每天充满而实在,用的是MVC技术等系统. 然后,由于要挣钱结婚.买房,一身来到魔都-上海.阴错阳错,来到泰州靖江出差,每天虽然累但是快乐,…

上个周末被我玩过去了,罪过罪过,现在又是一个工作日过去啦,居然有些烦躁,估计这几天看的东西有点杂,晚上坐下来把自己首要工作任务总结总结.上篇学习博客讲了ActiveMQ的特性及安装部署,下面先把我以前启动AMQ遇到的问题写出来. data lock问题: 这个是因为aqm所在文件data\kahadb文件夹下的lock文件缘故,可以删掉,再运行就可以了. 端口被占用问题:打开服务,找到Internet Connection Sharing (ICS),是ICS占用了端口使得ActiveMQ无法启…

这两天在看开源的MQ技术,趁着晚上安静,把这两天学的东西摘录下.在公司学东西效率真心捉鸡,心里总觉得别扭,拿了公司的钱不干活还在那学习,表示心情不淡定,效率不行啊...晚上时间是我的,下班还是蛮开心的可以上博客看别人写的各种东西,收集有趣的源码玩,是不是年轻的程序员都这么有激情呢.刚接到这任务,初略查下好像是用java实现的组件啊,对于不擅长的东西小弟还是蛮好奇的,在我想来,学会这东西起码要做个程序Demo出来看看,只可惜到今天晚上我没能搞懂这怎么用,明天应该会有新的收获.先把目前学的东西整理起…

前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling,而且第一次的convolution很容易理解,针对一副图像来的,但是经过一次convolution和pooling 后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该…

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻…