EVE-NG 入门搭建指南 1. 什么是 EVE-NG EVE-NG (Emulate d Virtual Environment) 是一个可以运行虚拟主机.网络设备的模拟器,目前该软件分为了社区版.专业版等不同的分支,社区版虽然较长时间没有进行过更新,目前版本是: 20170101,但是也拥有很多优秀的性能,个人使用的相关需求是完全可以进行满足的: 我使用这款软件主要是进行网络自动化运维的初步尝试: 在使用的过程中,因为我下载试用的是社区版,有许多不应该.讲不明的BUG,在后边的博客(如果我有

Caffe原来叫:Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding 官网的个人翻译:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49535873 NG的英文教程:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ NG的中文教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/i

Deep Learning 教程翻译 非常激动地宣告,Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程,于今日,2013年4月8日,全部翻译成中文.这是中国屌丝军团,从2月20日战役打响之日,经过 50 天的团结奋战,取得的全面彻底的胜利.   此次战役的巨大胜利,之所以令人激动,有三方面的原因.   1. 在 Stanford 网站这个规模不算大,但是行业影响可观的舞台上,彰显了中国屌丝们,旺盛的求战热情,迅猛顽强的战斗作风,训练有素的战术技能.   2. 在

原文链接:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到

注意:版权所有,转载需注明出处. 神经网络,从大学时候就知道,后面上课的时候老师也讲过,但是感觉从来没有真正掌握,总是似是而非,比较模糊,好像懂,其实并不懂. 在开始推导之前,需要先做一些准备工作,推导中所使用的神经网络如上图所示.一个神经网络由多个层(layer)构成,每一层有若干个节点(node),最左边是输入层,中间的层被称为隐含层,最右边是输出层:上一层节点与下一层节点之间,都有边相连,代表上一层某个节点为下一层某个节点贡献的权值. 接下来对推导中使用的符号做一个详细的说明,使推导的过程

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到翻阅了深度

Unified Networking Lab 安装使用IOL镜像 Unified Networking Lab 很久以前,在一个星系远的地方,很远的工程师们为eBay寻找二手路由器来满足家庭实验的需求.机架式出租服务是国王,并且能够运行cisco ios,在dynamips下感觉像纯粹的魔法.那些黑暗的日子已经过去了...感谢大量的虚拟化技术的爆发. 在本主题中,我将向您介绍统一网络实验室(UNL)  - 基于Web的工具,该工具能够以如此方便的方式运行这么多图像,您可以在下颚打开时阅读整个主题

1. ufldl教程√ Andrew Ng的教程,matlab代码. 2. Neural Network and Deep Learning√: 一本未写完的书,非常细致,对基础的概念比如cross entropy cost function, backpropagation有十分详细的介绍,python实现,但是是针对多层神经网络的,没有cnn. 3. Deep Learning:     Bengio大神的书. 4.Learning Deep Architectures for AI 还是Y

看完了sparse coding,开始看ICA模型,本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍,怎奈自己有强迫症,爱钻牛角尖,于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章(都是从百度文库中搜来的),看完之后感觉这个略懂一二,遂写文以记之,一为加深印象,二为分享交流. 一:引言 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析. ICA是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术,它是从多维统计数据中找出隐含因子或分量的方法.从线性变换和线性空间角度,源信号为相互独立的

0. 前言 之前上模式识别课程的时候,老师也讲过 MLP 的 BP 算法, 但是 ppt 过得太快,只有一个大概印象.后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki, 还是感觉似懂非懂,不能形成一个直观的思路.趁着这个机会,我再次 revisit 一下.本文旨在说明对 BP 算法的直观印象,以便迅速写出代码,具体偏理论的链式法则可以参考我的下一篇博客(都是图片,没有公式). 1. LMS 算法 故事可以从线性 model 说起(顺带复习一下)-在线性 mo

matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一个矩阵或向量 随机矩阵方阵生成 magic矩阵生成(每行每列相加和相同) 获取矩阵的维度size 获取矩阵的最大维度length 矩阵操作.获取单个元素.行.列.赋值 矩阵append.矩阵元素放到一个列向量中 矩阵运算 矩阵乘法 A*C:根据矩阵乘法公式相乘. A .* B:矩阵元素对应相乘. 矩

本文转自:https://blog.csdn.net/m0_37981481/article/details/79281879 由于想要一个好看的alert,于是去npm上搜了一下,手动捂脸,npm上的package是真的多... 挑选了一个简洁大方的ng-alerts,拿来和大家分享一下使用过程. 环境:vs code ng-alerts有一个官方的demo与教程:https://jaspero.co/resources/projects/ng-alerts     1.官方demo 简介 d

5.1  基本操作 5.2  对数据进行灵活操作 5.3  计算数据 5.4  数据可视化 5.5  控制语句和函数 5.6  矢量化 官网安装:Installation 在线文档:http://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/ 5.1  基本操作 算术运算,逻辑运算    #%用于注释 ps1('>> ');可以改变提示符的样子    #注意分号 变量赋值    #加上分号后不直接打印出来,不加分号可以直接打印出来 disp()和spr

上一篇文章 Angular2入门系列教程-多个组件,主从关系 在编程中,我们通常会将数据提供单独分离出来,以免在编写程序的过程中反复复制粘贴数据请求的代码 Angular2中提供了依赖注入的概念,使得我们可以很优雅得做到这一点.这里简单描述下,依赖注入可以使我们在编写代码的时候不用使用new 去生成一个类,这样就达到了解耦的目的,更多关于依赖注入的知识我觉得不应该在这里讲解 和其他方式类似,Angular2使用的是装饰器@Injectable()来描述以一个类是否可注入,我们本篇文章的目的,就是

一直在学Angular2,百忙之中抽点时间来写个简单的教程. 2016年是前端飞速发展的一年,前端越来越形成了(web component)组件化的编程模式:以前Jquery通吃一切的田园时代一去不复返,如果你想了解前端最近究竟有什么变化,不妨去看看这篇文章:在2016年学习javascript是一种什么样的体验? 在学习之前,你可能需要先粗略了解几个东西! 1.nodejs 2.npm 包管理 以下的东西就当你是知道了这些概念了 1.首先,到nodejs 官网下载nodejs并安装 2.添加淘

ng的json 正所谓"人在江湖,身不由己",在开发之路上前端少侠dk遇到过种种困难,尤其在与后端进行数据对接的时候,不得不逼迫自己以极快的速度去学习和掌握一些奇招怪式,正当他以为就凭一个原生的ajax请求便能对所有数据对接问题迎刃而解之际,更大的问题来了-- 这时候,樟哥再一次语重心长地说道:小伙,去找本ng秘笈看看吧,学会$http神功便能配合我进行数据大挪移! 如果我没听错,ng秘笈.$http这特么又是什么鬼新名词啊! 于是,我再一次接受樟哥的建议,在菜鸟教程上打听到了ng秘笈

原文地址:http://blog.csdn.net/wwwgeyang777/article/details/19078545/ 回顾Struts2的使用过程,网上搜的教程多多少少都会有点问题,重新记录下创建过程,方便查阅. 1.下载Struts2的jar包 下载地址:http://archive.apache.org/dist/struts/binaries/ 我用的是struts-2.3.14-all.zip这个版本 2.创建一个web project项目 下面给出所有文件均创建完成后的工程

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据

1>定义和用法 ng-class 指令用于给 HTML 元素动态绑定一个或多个 CSS 类.ng-class 指令的值可以是字符串,对象,或一个数组. 如果是字符串,多个类名使用空格分隔. 如果是对象,需要使用 key-value 对,key 是一个布尔值,value 为你想要添加的类名.只有在 key 为 true 时类才会被添加. 如果是数组,可以由字符串或对象组合组成,数组的元素可以是字符串或对象. 用法1:作为元素属性   <ANY ng-class="expression&

最近抽出点时间研究MVVM,包括司徒正美的avalon,google的angular,以及Knockout,博客园Tom的Knockout指南 时隔2年了,ko更新了不少,所以文档也相应的变化了,所以本人从学习的角度就翻译下官方的新的教程文章. avalon就是从KO演变过来的,不过加入ng,emberjs等框架的特色,加入许多巧妙的设计,算是很短小精悍的框架了,大家有兴趣可以对比下. Knockout是构建在3个核心的特性上的: 监控属性(Observables)和依赖跟踪(Dependenc

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset