2023-3-6 WEEK1 学习 - 相关文章

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【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week1 Introduction to deep learning课堂笔记

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第三门课结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）-Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究))

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

HGAME 2023 WP week1

WEEK1 web Classic Childhood Game 一眼顶真,直接翻js文件,在Events.js中找到mota(),猜测是获取flag,var a = ['\x59\x55\x64\x6b\x61\x47\x4a\x58\x56\x6a\x64\x61\x62\x46\x5a\x31\x59\x6d\x35\x73\x53\x31\x6c\x59\x57\x6d\x68\x6a\x4d\x6b\x35\x35\x59\x56\x68\x43\x4d\x45\x70\x72\x57…

如何在2023年学习React

在2023年学习React并不是一件容易的事情.自2019年React Hooks发布以来,我们已经拥有了很多稳定性,但现在形势正在再次变化.而这次变化可能比使用React Hooks时更加不稳定.在本文中,我想比较两种学习React的方式:以库的方式和以框架的方式. 为了让事情更加清晰:React发布了新的文档,并建议将React用于完全集成的框架中.文档主张使用一个(元)框架(例如Next.js),而不是将React作为库(或框架 )在像Vite或Parcel这样的打包工具中使用.我对此的看…

DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week1 卷积神经网络基础知识介绍

一.计算机视觉如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘…

deeplearning.ai 改善深层神经网络 week1 深度学习的实用层面听课笔记

1. 应用机器学习是高度依赖迭代尝试的,不要指望一蹴而就,必须不断调参数看结果,根据结果再继续调参数. 2. 数据集分成训练集(training set).验证集(validation/development set).测试集(test set). 对于传统的机器学习算法,数据量(比如100.1000.10000),常用的分法是70%训练集/30%测试集.60%训练集/20%验证集/20%测试集. 对于大数据(比如100万),可能分法是98%训练集/1%验证集/1%测试集.99.5%训练集/0.…

deeplearning.ai 神经网络和深度学习 week1 深度学习概论听课笔记

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…