在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步. 一.深度学习框架的选择 随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷. 目前使用普遍的框架有Tensorflow.Caffe.PyTorch.Theano.CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢? 笔者

1.<Linux系统管理实训任务一之搭建实验基础环境> https://www.toutiao.com/i6763578305091207694/ 2.<Linux系统管理实训任务一之文本模式安装linux系统> https://www.toutiao.com/i6763591069096477192/ 3.<Linux系统管理实训任务一之图形模式安装linux> https://www.toutiao.com/i6763584838629868035/ 4.<L

文章目录 一.实验要求: 二.实验环境: 三.实验内容: 1.建立数据库连接 2.查询数据 2.1 测试结果 3.添加数据 3.1.测试结果 4.删除数据 4.1.测试结果 5.修改数据 5.1 测试结果 四.总结 一.实验要求: 1.掌握数据库访问技术. 2.掌握JDBC连接数据库的方法. 3.掌握JDBC基本操作.包括查找.修改.删除.增加等. 二.实验环境: 1.硬件设备要求:PC及其联网环境: 2.软件设备要求:Windows操作系统:Sqlserver数据库管理系统:Eclipse集成

今天又是无聊的一天,我的脑袋一直在嗡嗡叫,想着一些奇怪的问题,比如我为什么总是感到这么失落,为什么我喜欢的女孩不喜欢我呢,真是头大啊.不过既然有作业了我这个五好公民当然要认真写了.没时间让我思考这么复杂的问题了,还是作业简单点. 好了,我应该看看今天要做些什么了.看了题目就吓到我了,“三级联动”是什么啊,是JS里面的专有名词吗?也许吧,不过后来想起了上课老师好像让我们做过这个题目,只是我们的教材给她取了一个特殊的名字,教材作者有心了.还有第4个题目老师让我们写写感谢,不知道每次实训报告最难的部分

vi, Java, Ant, Junit自学报告 2017软件工程实训 15331023 陈康怡 vi Vi是linux系统的标准文本编辑器,采用指令的方式进行操作,此处仅记录部分常用的指令. vi模式 vi编辑器分为三种模式: (1)命令行模式 command mode 命令行模式可控制光标移动,删除字符.字.行,复制剪切等操作.在命令行模式下按i进入插入模式,按:进入底行模式. (2)插入模式 insert mode 在插入模式下,可以进行文字输入.在插入模式下,按Esc回到命令行模式. (

Android实训案例(四)--关于Game,2048方块的设计,逻辑,实现,编写,加上色彩,分数等深度剖析开发过程! 关于2048,我看到很多大神,比如医生,郭神,所以我也研究了一段时间,还好是研究了一套逻辑,这是一整套的2048游戏从设计到逻辑再到编写的全部过程,小伙伴们看仔细咯,刚好今天是礼拜天,一天应该了一把这篇博客发表了,其实2048开发起来还是有点难度的,并且他的逻辑挺强的,我也是看了很多的资料偷学的,很适合来锻炼自己的逻辑性 我们首先先来选择开发环境,这里我们就以Eclipse为I

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函

目  录 第1章  初识UML. 1 1.1 初识UML用例图... 1 1.2 初识UML类图... 3 第2章  Rational Rose工具... 6 2.1 安装与配置Rational Rose. 6 2.2 使用Rational Rose建模... 15 第3章  用例模型... 20 3.1 参与者... 20 3.2 用例... 28 3.3用例模型中的关系... 37 第4章  静态模型... 49 4.1 类图中的事物... 49 4.2 类图中的关系... 66 第5章 

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-08-06/2825395 本文做了少量修改,仅作转载存贮,如有疑问或版权问题,请访问原作者或告知本人. CVPR可谓计算机视觉领域的奥运会,这是vision.ai的Co-Founder,前MIT研究人员T. Malisiewicz针对CVPR'15尤其是Deep Learning的综述文章,谈到了ConvNet的Baseline,Caffe和Torch之间的分歧,ArXiv论文热,以及百度的ImageNet违规事件等.

本篇笔记是听刘铁岩老师做Distributed Deep Learning:New Driving Force of Artificial Intelligence报告整理而成 深度学习梯度下降公式如下 常用的深度学习训练方法为: Full batch -> SGD -> min-batch SGD Stochastic Gradient Descent (SGD) 其中: full batch是将所有的样本过一遍再更新参数,更新的效率较低. SGD每一个样本更新一次参数,更新频率非常快.但是

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC

前言: 虽然个人专攻.NET方向,不过由于个人是干教育行业的,方方面面的东西,不能说都必须精通,但肯定多少都会涉及到. 一个菜鸟学员,从啥都不会,经过一步步学习,最后到企业上手掌管一个模块甚至一个项目,这期间的艰难也只有他自己知道. 也正是如此,真心觉得一套系列性的文档是多么重要,因此决定整理一下所有知识点,还有网上热销的书籍,以及那些简明扼要的例子,搞一个系列性的参考文档. 这套所谓的“Java企业实训”,也算是给自己一个深造基础的机会吧. 各位觉得还不错的,点点赞啥的,多一分支持 多一分鼓励

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

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

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

先说个事情:这几天我正在忙一个项目的设计,8月1号之前要弄出来,所以每天都要弄到很晚,可能更新就有点跟不上了,不过我如果有时间的话,我就更新,没时间的话,我会在8月1号之后统一更新出来,希望大家谅解! 期待已久的linux运维.oracle"培训班"终于开班了,小编从已经开始长期四个半月的linux运维.oracle培训,每天白天我会好好学习,晚上回来我会努力更新教程,包括今天学到了什么知识点,用了什么方法,使用了什么工具,工具在哪里共享着等等,努力做到让每一位感兴趣的老司机都能在自己

先说个事情:我周末是不更新这个系列教程的,不过其他内容的会更新,我周末就整理这一周的各种内容到我的微信公众号中,提供给大家! 期待已久的linux运维.oracle"培训班"终于开班了,小编从已经开始长期四个半月的linux运维.oracle培训,每天白天我会好好学习,晚上回来我会努力更新教程,包括今天学到了什么知识点,用了什么方法,使用了什么工具,工具在哪里共享着等等,努力做到让每一位感兴趣的老司机都能在自己闲暇的时光学到一点额外的知识,指不定那一天你就用上了少许呢! 感谢大家的支持

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器