一: PHP内核相关 http://blog.csdn.net/ywh147/article/details/40188411 [深入PHP内核(二)——SAPI探究] http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1285  [PHP内核探索] http://blog.csdn.net/zhuocr/article/details/60328967  [ php常见的四种运行模式(SAPI)] https://segmentfault.com/q/…

WEB前端学习入门笔记 从今天开始,本人就要学习WEB前端了. 经过老师的建议,说到他每天都会记录下来新的知识点,每天都是在围绕着这些问题来度过,很有必要每天抽出半个小时来写一个知识总结,及时对一天工作的一个小结,也是对自己知识的一个梳理,之前特别喜欢记在本子上,不过长期的不用,就会发现记在本子上很容易就忘,所以后面开始写博客.首先,它并不单单是对自己的一些技术心得的总结亦或是一些技术讨论,更重要的是对自己不断学习提高的一种要求和检验,一种技术沉淀.其次,通过技术博客我们可以彼此分享一些技术经验…

DSP28377S -  ADC学习编程笔记 彭会锋 2016-08-04  20:19:52 1 ADC类型导致的配置区别 F28377S的ADC类型是Type 4类型,我的理解是不同类型的ADC采样方式是不一样的:F28335ADC 采样序列可以配置为顺序采样和同步采样模式,而F28377S采样序列可以配置为round-robin or burst模式,这两种模式下面再讲解. 2 ADC上电配置步骤 首先明确一点,ADC是专用管脚,不需要配置GPIO,所以可以直接配置ADC的寄存器 //Wr…

学习ReactNative笔记整理一___JavaScript基础 ★★★笔记时间- 2017-1-9 ★★★ 前言: 现在跨平台是一个趋势,这样可以减少开发和维护的成本.第一次看是看的ReactNative的网络请求,使用的是fetch来使用的,然后深深的被吸引了.这是第一个整理的学习笔记,后续还有会更新. 学习链接地址: https://pan.baidu.com/s/1dFMJtAD 密码: hs3e 学习课程目标 <JavaScript基础>1小时27分 <ECMAScript…

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的…

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

深度学习word2vec笔记之基础篇 声明: 1)该博文是多位博主以及多位文档资料的主人所无私奉献的论文资料整理的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.语言模型等等基础(如果没…

作者为falao_beiliu. 作者:杨超链接:http://www.zhihu.com/question/21661274/answer/19331979来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近几位google的研究人员发布了一个工具包叫word2vec,利用神经网络为单词寻找一个连续向量空间中的表示.这里整理一下思路,供有兴趣的同学参考. 这里先回顾一下大家比较熟悉的N-gram语言模型. 在自然语言任务里我们经常要计算一句话的概率.比如语音识别…

换博客了,还是csdn好一些. Python学习基础笔记 1.Python学习-linux下Python3的安装 2.Python学习-数据类型.运算符.条件语句 3.Python学习-循环语句 4.Python学习-字符串 5.Python学习-列表 6.Python学习-字典 7.Python学习-元组与集合 8.Python学习-函数 9.Python学习-装饰器 10.Python学习-模块与包 11.Python学习-文件操作 12.Python学习-面向对象学习上 13.Python…

FPGA_VHDL 学习课堂笔记   记录说明:本文档主要记录大学期间,老师FPGA授课课堂笔记. 代码语言:VHDL 编程软件:MAX+plus II FPGA硬件:FLE-843   03月05日 理论课 wo先唠点: FPGA硬件中有百万个逻辑门,我们可以通过编程将各种门组合连接,并将编程下载到FPGA中,以实现设计功能.编程分为文本编辑和图行编辑,图形编辑就是通过数电逻辑原理图,进行逻辑门间的线路连接.而文本编辑,是通过描述性代码,将设计者想要实现的功能转换成机器语言,使得FPGA根据机…

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc  Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

ORMLite学习入门笔记 使用原始的SQLiteHelper来操作维护数据库有点过于繁琐,重复工作量较大.所以会想到使用一个比较方便的ORM来维护我们本地的数据库,各位业界前辈都给我推荐了ORMLite(官网:http://ormlite.com/),以其小巧方便,在Android数据库维护上深受大家的喜爱. 但是ORMLite的文档有比较少,官方老外写的文档又长又乱,我等考不过托福雅思的我也就简单的看了看.把自己写了一个demo,记录一下使用的过程和步骤. Jar 包的下载地址在:Orm j…

深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning Related Videos: My talk for Model Agnostic Meta Learning with domain adaptation Paper: https://arxiv.org/p…

深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network  2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtube =====>>  问题是:language 到底是否是 recursive 的呢? ======>> 上述几个图,就展示了这个语法树的成长过程... ================================================== ========>&g…

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(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s…

深度学习课程笔记(十)Q-learning (Continuous Action) 2018-07-10 22:40:28 reference:https://www.youtube.com/watch?v=tnPVcec22cg…

深度学习课程笔记(九)VAE 相关推导和应用 2018-07-10 22:18:03 Reference: 1. TensorFlow code: https://jmetzen.github.io/2015-11-27/vae.html 2. Paper: https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf…

深度学习课程笔记(八)GAN 公式推导 2018-07-10  16:15:07…

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(六)Error Variance and Bias: 本文主要是讲解方差和偏差: error 主要来自于这两个方面.有可能是: 高方差,低偏差: 高偏差,低方差: 高方差,高偏差: 低方差,低偏差--- 这是理想情况 ================================================================================= 随着模型复杂度的上升,那么,bias 会逐渐降低的.…

深度学习课程笔记(五)Ensemble  2017.10.06 材料来自: 首先提到的是 Bagging 的方法: 我们可以利用这里的 Bagging 的方法,结合多个强分类器,来提升总的结果.例如: 通过这种求平均的方法,可以得到更加接近 真实值的输出. 我们可以对训练数据集进行随机采样,构建四个子数据集,然后分别对这些数据进行分类器的训练,得到多个强分类器. 上面是训练的情况,当测试的时候,我们可以将多个分类器的结果综合起来,得到最终的结果. ==>> 这些方法在你的模型比较复杂,容易过拟…

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(三)Backpropagation 反向传播算法 2017.10.06  材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 反向传播算法这里是用到 chain rule(链式法则)的,如下图所示: 这个应该没什么问题.大家都学过的. 我们知道总的loss 是由各个小的 loss 组合得到的,那么我们在求解 Loss 对每一个参数的微分的时候,只要对每一个 loss 都这么算就可以了.那么我们以后的例子都是以…

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…