Dropout的作用: cell  1 - cell 2 依旧 cell 3 Dropout层的前向传播 核心代码: train 时: if mode == 'train': ########################################################################### # TODO: Implement the training phase forward pass for inverted dropout. # # Store the…

BN层在实际中应用广泛. 上一次总结了使得训练变得简单的方法,比如SGD+momentum RMSProp Adam,BN是另外的方法. cell 1 依旧是初始化设置 cell 2 读取cifar-10数据 cell 3 BN的前传 # Check the training-time forward pass by checking means and variances # of features both before and after batch normalization # Sim…

要求:实现任意层数的NN. 每一层结构包含: 1.前向传播和反向传播函数:2.每一层计算的相关数值 cell 1 依旧是显示的初始设置 # As usual, a bit of setup import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cs231n.classifiers.fc_net import * from cs231n.data_utils import get_CIFAR10_data from…

在上一次总结中,总结了NN的基本结构. 接下来的几次课,对一些具体细节进行讲解. 比如激活函数.参数初始化.参数更新等等. ========================================================================================= 首先,课程做 一个小插曲: 经常使用已经训练好的模型>>Finetune network 具体例子: 使用现成模型,修改部分层,使用现成的参数做初始参数. 以caffe为例,其提供了很多现成的模…

cell 1 显示设置初始化 # A bit of setup import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cs231n.classifiers.neural_net import TwoLayerNet %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots plt.rcParams['image.i…

本章节讲解 参数更新 dropout ========================================================================================= 上节内容回顾与总结: 模型过程: 激活函数:注意理解各个函数的优缺点 数据预处理: 权重参数初始化:Xavier方法,使用较多. batch normalization : cross validation :比较loss 结果,选择合适学习率 ==================…

1===本节课对应视频内容的第三讲,对应PPT是Lecture3 2===本节课的收获 ===熟悉SVM及其多分类问题 ===熟悉softmax分类问题 ===了解优化思想 由上节课即KNN的分析步骤中,了解到做图像分类的主要步骤 ===根据数据集建立模型 ===得到loss function ===根据loss function 对参数做优化 ============================================================================…

在上次的分享中,介绍了模型建立与使用梯度下降法优化参数.梯度校验,以及一些超参数的经验. 本节课的主要内容: 1==链式法则 2==深度学习框架中链式法则 3==全连接神经网络 ========================================================================================= 1.链式法则 目前我们所处的阶段: 学习了SVM softmax两个模型或者算法,需要优化w>>梯度下降. 上述公式的计算图例: 由上述计算…

在完成SVM作业的基础上,Softmax的作业相对比较轻松. 完成本作业需要熟悉与掌握的知识: cell 1 设置绘图默认参数 mport random import numpy as np from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default s…

作业内容,完成作业便可熟悉如下内容: cell 1  设置绘图默认参数 # Run some setup code for this notebook. import random import numpy as np from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt # This is a bit of magic to make matplotlib figures appear inline…

KNN作业要求: 1.掌握KNN算法原理 2.实现具体K值的KNN算法 3.实现对K值的交叉验证 1.KNN原理见上一小节 2.实现KNN 过程分两步: 1.计算测试集与训练集的距离 2.通过比较label出现比例的方式,确定选取的最终label 代码分析: cell1 - cell5 对数据的预处理 cell6创建KNN类,初始化类的变量,此处是传递测试数据和训练数据 cell7实现包含两个循环的KNN算法: 通过计算单一的向量与矩阵之间的距离(在之前的cell中,已经将图像转换成列:32*3…

  课程内容全纪录: 1.讲解图像分类的难点 1.光照强度 2.主体变形 3.主体与背景咬合 4.主体与背景相接近 5.同类别间存在区别 2.KNN 1.最近邻算法 2.Knn 3.hyperparameter 的 cross-validation 3.线性分类器   全解析: 1.图像分类的难点示意图     2.KNN 首先是KNN中用到的距离计算公式,L1和L2如下: 图示KNN的计算过程: 图中有种类 a o,当需要确定c属于哪个种类时,可以使用KNN 计算c到所有a和所有o的距离,L1…

第一节视频的主要内容: Fei-Fei Li 女神对Computer Vision的整体介绍.包括了发展历史中的重要事件,其中最为重要的是1959年测试猫视觉神经的实验. In 1959 Harvard neurophysiologists David H. HubelOffsite Link and Torsten WieselOffsite Link, inserted a microelectrodeOffsite Link into the primary visual cortexOf…

第五章 监听 本章应该是Hazelcast的核心机制了,Hazelcast通过注册各种监听器获悉集群中其他应用对数据的修改,成员的加入,退出等. 分为3个层次. 1.EntryListener(对数据项的监听) 2.InstanceListener(对数据集合监听-例如map,Set) 3.membershipEvent(对集群成员变动的监听) P.S.还能通过MigrationEvent监听数据迁移,()   虽然很核心,不过本章就是这些接口的实现使用.具体就是"看代码,看代码,看代码&quo…

第五章: 1.题外话:首先大声疾呼,"js无罪",有罪的是滥用js的那些人.js的father 布兰登-艾克,当初为了应付工作,10天就赶出了这个js,事后还说人家js是c语言和self语言"约"的产物,(百度百科说的,这些).....一个可怜的孩子-js.然后命运弄"人",js此时已世人皆知.可能是因为js的毁誉参半,它老爸才不想承认它吧.如果js会说话,它可能会给它布兰登-艾克说,"你当初怎么不把*******在墙上".这…

第十三章 1.在使用浮动时,源代码的顺序非常重要.浮动元素的HTML必须处在要包围它的元素的HTML之前. 2.清楚浮动: (1).在外围div的底部添加一个清除元素:clear属性可以防止元素包围浮动元素.关键字:left.right或both. (2).浮动外围元素:让包含浮动元素的<div>也浮动.选择这种方法一定要在浮动容器后面的任何元素中添加一个clear属性,确保浮动元素落到容器的下方. (3).利用overflow : hidden.另一种常见的方法是在外围的样式中添加以下属性:…

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第五十六章:多态与字段详解 下一章 "全栈2019"Java第五十七章:多态与构造方法详解 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"…

第五章 与http协作的web服务器 1.用单台虚拟主机实现多个域名 通过域名访问主机,经过DNS解析成ip地址,反向代理,可以代理多台服务器,正向代理则相反,代理客户端 2.通信数据转化程序:代理.网管.隧道 (1)代理:就是接受客户端的请求,然后请求服务端,在返回数据给客户端 使用代理的理由有:利用缓存技术减少网络带宽的流量.一种是是否缓存,一种是是否会修改报文. (2)网关:是转发其它服务器的资源,客户端不需要知道真正服务器的存在,直接跟网关交流即可 利用网关可以让中间服务器跟最终服务器使…

<C++Primer>第五版习题答案--第六章[学习笔记] ps:答案是个人在学习过程中书写,可能存在错漏之处,仅作参考. 作者:cosefy Date: 2020/1/16 第六章:函数 练习6.2: 返回类型错误 无返回类型 形参名字应该不同 函数体需要用花括号包含起来 练习6.4: 实现:编写函数,使得用户输入一个整数,main函数调用函数得到阶乘. #include<iostream> using namespace std; int fact(int n) { int r…

第五六七章   alias 查看系统别名   67 chmod 设置文件或目录的权限 -R表示以递归的方式设置目录及目录下的所有子目录及文件的权限 u:属主 g:属组 o:其他人 a:所有人 +:添加 -:删除 =:重置   68 chown 属主,文件 chown:属主 文件 chown 属主:属组文件   69 umask 控制新建的文件或目录的权限 查看umask值:umask 设置umask值:umask nnn   70 fdisk -l 检测并确认新硬盘 Device:分区的设备文件…

软件project的前几章各自是软件计划.需求分析.软件设计.整体的都规划好了以后,就该着手去实践了. 所谓的理论体系足够强大了以后,实践就显得尤为轻松.我们设计软件,实践当然就是用我已经计划好的语言去编写我们须要做的软件,那么,这个过程就叫做"程序编写".. [概括]在程序编写这一章,视频中主要环绕程序编写的一些基础.编写方法.还有编写完毕后检測的过程. 总结下来就是首先我们编敲代码之前要有一些主要的东西.比方说,我们所使用的语言,它就相当于我们的工具,它表明了"用什么做&…

第六章 类文件结构 1.无关性的基石 各种不同平台的虚拟机与所有平台都统一使用程序存储格式——字节码是构成平台无关的基石. 实现语言无关性的基础仍然是虚拟机和字节码存储格式,Java虚拟机不和包括Java在内的任何语言绑定只能与class文件这种特定的二进制文件格式所关联. class文件包含了Java虚拟机指令集和符号表以及若干其他辅助信息. 2.class文件结构 概述: class文件是一组以八位字节为基础的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑的排列在class文件中. class文件格…

Learn Android Studio 汉化教程 Reminders Lab: Part 2 This chapter covers capturing user input through the use of custom dialog boxes. We alsocontinue to demonstrate the use of adapters and an SQLite database. In this chapter, we complete the lab we began…

JVM学习笔记-第六章-类文件结构 6.3 Class类文件的结构 本章中,笔者只是通俗地将任意一个有效的类或接口锁应当满足的格式称为"Class文件格式",实际上它完全不需要以磁盘的形式存在. Class文件是一组以8个字节为基础单位的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在文件之中,中间没有添加任何分隔符,这使得整个Class文件中存储的内容几乎全都是程序运行的必要数据.当遇到需要占用8个字节以上空间的数据项时,则会按照高位在前的方式分割成若干个8个字节进行存储.Class文…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第六章:使用定性数据解答"为什么"的谜团 当我走进一家超市,我不希望员工会认出我或重新为我布置商店. 然而,当我访问一个在线超市,我很郁闷的是在我第三次访问时,他们仍然不知道我住在加利福尼亚州,他们没有给我介绍在我的本地商店有售的商品. 当人们在网上购物时,他们会有不同的一些期待. 因此,您的Web Analytics 2.0策略必须包括至少几个积极地倾听客户的声音的方法. 通过这种方式,您站在了他们的期望顶端,您…

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 第六章  继承与建模高级应用 现在,你应该对实体框架中基本的建模有了一定的了解,本章将帮助你解决许多常见的.复杂的建模问题,并解决你可能在现实中遇到的建模问题. 本章以多对多关系开始,这个类型的关系,无论是在现存系统还是新项目的建模中都非常普遍.接下来,我们会了解自引用关系,并探索获取嵌套对象图的各种策略.最后,本章以继承的高级建模和实体条件结束. 6-1  获取多对多关联中的链接表 问题…

第六章 方法 6.2 定义方法 1.方法的定义由方法名称.参数.返回值类型以及方法体组成. 2.定义在方法头中的变量称为形式参数(formal parameter)或者简称为形参(parameter).参数就像占位符.当调用方法时,就给参数传递一个值,这个值称为实际参数(actual parameter)或实参(argument).参数列表(parameter list)指明方法中参数的类型.顺序和个数.方法名和参数列表一起构成方法签名(method signature).参数是可选的,也就是说…

第六章第一个linux个程序:统计单词个数 从本章就开始激动人心的时刻——实战,去慢慢揭开linux神秘的面纱.本章的实例是统计一片文章或者一段文字中的单词个数.  第 1 步:建立 Linu x 驱动骨架 (装载和卸载 Linu x 驱动) 第 2 步:注册和注销设备文件: 第 3 步z 指定与驱动相关的信息: 第 4 步＝指定回调函数 : 第 5 步z 编写业务逻辑 : 第 6 步:编写 Makefile文件 : 第 7 步z 编译 Linux 驱动程序 : 第 8 步2 安装和卸载 Lin…

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4255663.html 第六章      枚举和注解 30.      用enum代替int常量 枚举类型是指由一组固定的常量组成合法值的类型,例如一年中的季节或一副牌中的花色.在没引入枚举时,一…

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第六章译文精选,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第五章 - 利用iOS技术特性打造最佳体验 关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有. 到目前为…