SQLAlchemy 教程 -- 基础入门篇 一.课程简介 1.1 实验内容 本课程带领大家使用 SQLAlchemy 连接 MySQL 数据库,创建一个博客应用所需要的数据表,并介绍了使用 SQLAlchemy 进行简单了 CURD 操作及使用 Faker 生成测试数据. 1.2课程知识点 学会用 SQLALchemy 连接数据库(MySQL, SQLite, PostgreSQL), 创建数据表: 掌握表数据之间一对一,一对多及多对多的关系并能转化为对应 SQLAlchemy 描述: 掌握使…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…

Linux及Arm-Linux程序开发笔记(零基础入门篇)  作者:一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 本文地址:http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html 目录 一.Arm-Linux程序开发平台简要介绍... 3 1.1程序开发所需系统及开发语言... 3 1.2系统平台搭建方式... 4 二.Linux开发平台搭建... 5 2.1安装虚拟工作站... 5 2.2安装Linux虚拟…

Linux及Arm-Linux程序开发笔记(零基础入门篇) 作者:一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 本文地址:http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html 目录 一.Arm-Linux程序开发平台简要介绍... 3 1.1程序开发所需系统及开发语言... 3 1.2系统平台搭建方式... 4 二.Linux开发平台搭建... 5 2.1安装虚拟工作站... 5 2.2安装Linux虚拟机…

深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网…

netty深入学习之一: 入门篇 本文代码下载: http://download.csdn.net/detail/cheungmine/8497549 1)Netty是什么 Netty是Java NIO之上的网络库(API).Netty 提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序. 2)Netty的特性 统一的API,适用于不同的协议(阻塞和非阻塞).基于灵活.可扩展的事件驱动模型.高度可定制的线程模型.可靠的无连接数据Socket支持(U…

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht…

Java工程师学习指南 入门篇 最近有很多小伙伴来问我,Java小白如何入门,如何安排学习路线,每一步应该怎么走比较好.原本我以为之前的几篇文章已经可以解决大家的问题了,其实不然,因为我之前写的文章都是站在Java后端的全局上进行思考和总结的,忽略了很多小白们的感受,而很多朋友都需要更加基础,更加详细的学习路线. 所以,今天我们重新开一个新的专题,分别按照四篇文章讲述Java的学习路线(分别是入门篇,初级篇,中级篇,高级篇),笔者也打算趁此机会,回忆一下自己的Java学习历程.今天我们要讲的是,…

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.…

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理 根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…