regular_expression 正则化表达式语法一个很好的翻译中文文档:https://github.com/ziishaned/learn-regex/blob/master/translations/README-cn.md微软英文文档:https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/base-types/regular-expression-language-quick- 2024-02-08 skills #useful
lecture4-cs231n 1.卷积神经网络(CNNs / ConvNets)相比于拉长input,使用卷积层更有利于保留数据的空间性质。卷积神经网络的结构基于一个假设,即输入数据是图像,基于该假设,我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效,并且大幅度降低了网络中参数的数量。回顾:常规神经网络。在上一章中,神经网络的输入是一个向量,然后在一系列的隐层中对它做变换。每个隐层都是由 2024-02-03 deeplearning #cs231n
lecture3-cs231n “Neural Network” is a very broad term; these are more accurately called“fully-connected networks” or sometimes “multi-layer perceptrons” (MLP) 函数关于每个变量的导数指明了整个表达式对于该变量的敏感程度 Backpropagation反向传播是利用链式法 2024-02-03 deeplearning #cs231n
01Communication-Efficient_Learning_of_Deep_Networks_from_Decentralized_Data 论文标题:《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》,发表于AISTATS 2017 Abstract We advocate an alternative that leaves the training data distributed onthe mobile devices, and 2024-01-31 paper #federal_learning
lecture2-cs231n Loss Function在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分(score function),该函数的参数是权重矩阵W。在函数中,数据(Xi,Yi)是给定的,不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数,使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致,即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分(score)。 回到之前那张猫的图像分类例子,它有针对“猫”,“狗”,“船”三个类别的分数 2024-01-26 deeplearning #cs231n
lecture1-cs231n overview data_driveImage ClassificationA Core Task in Computer VisionToday:● The image classification task ● Two basic data-driven approaches to image classification○ K-nearest neighbor and linear cla 2024-01-24 deeplearning #cs231n
SomeOne_Like_You ··· Nothing compares, 无与伦比 No worries or cares, 无需担心和伤心 Regrets and mistakes, 遗憾与误解 They’r 2024-01-16 share_emotion #歌词
我的26岁女房客 先看看一个哈哈哈介绍视频; 我的二十六岁女房客大型纪录片 这是一篇看了很久的小说,当然这也是一篇都市化爱情故事的网文,也许也有着大多数小说的爽文感觉。在没有读这篇小说时候,我心里其实对这个有些刻板印象,觉的可能就是’狗血剧情’,带着常见的套路,主角们分分合合的爱情故事,就是带着通常的“鄙夷”的态度打消时光看的。看书名,觉得水平可能就那样,但是当看完以后,心情难以描述,很复杂。当然,整小 2023-09-23 share_emotion