作业列表      (点击作业跳转) linux内核分析作业:以一简单C程序为例,分析汇编代码理解计算机如何工作 linux内核分析作业:操作系统是如何工作的进行:完成一个简单的时间片轮转多道程序内核代码   linux内核分析作业3:跟踪分析Linux内核的启动过程 linux内核分析作业4:使用库函数API和C代码中嵌入汇编代码两种方式使用同一个系统调用   linux内核分析作业5:分析system_call中断处理过程   linux内核分析作业6:分析Linux内核创建一个新进程的过程…

关于HTML中,绝对定位,相对定位的理解...(学习HTML过程中的小记录)   作者:王可利(Star·星星) HTML中 相对定位:position:relative; 绝对定位:position:absolut; 1.相对定位(div与div之间的关系)        body 标签其实就是一个大的盒子,在body里面设置 两个盒子div1 和 div2 ,而且两个盒子都给了它一个相对定位:position:relative;,那么div2 就会相对于 div1 排版,排在div1的下面,…

转自:map和flatmap的区别 对于stream,   两者的输入都是stream的每一个元素,map的输出对应一个元素,必然是一个元素(null也是要返回),flatmap是0或者多个元素(为null的时候其实就是0个元素). flatmap的意义在于,一般的java方法都是返回一个结果,但是对于结果数量不确定的时候,用map这种java方法的方式,是不太灵活的,所以引入了flatmap. 对于Optional的map和flatmap: map是把结果自动封装成一个Optional,但是f…

一.多层感知机MLP 1.MLP概述 对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP),可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器,这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ(non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换,然后将变换后的值作为Logistic回归的输入.非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间,在该空间中,这些样本是线性可分的.这个中间层…

从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数:\[ l(\theta) = p(x_1,x_2,...,x_N|\theta) = \prod_{i=1}^{N}{p(x_i|\theta)}\]…

torchvision的理解和学习 加载常用数据集,对主流模型的调用 https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/79403617 加载常用数据集,对主流模型的调用…

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧:而这样一种技术在将来无疑是前景无限的.那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢? 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式(声音.图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种…

0. 前面的话 建丁让我写一篇深度学习相关小文章,目标读者是国内的开发者.刚接到这个任务时我是颇为忐忑的,写文章要讲究厚积薄发,如果“水之积也不厚”,“则其负大舟也无力”.因为我自知水平很有限,又不是在学校和科研机构做研究,只不过因为工作和个人的兴趣,对深度学习有一点点粗浅的了解,所以担心写出来的东西不但于人无益,甚至还让人误入歧途.但后来又一想,如果把自己作为一个深度学习的学习者,和对它感兴趣的普通开发者分享一些学习的经历,包括学习过程中遇到的问题,可能也是有一些意义的.毕竟读论文或者听学术大…

一.网易云课堂 1.各章节总结 第一周:计算机是如何工作的http://www.cnblogs.com/20135323fuyunjin/p/5222787.html 第二周:操作系统是如何工作的http://www.cnblogs.com/20135323fuyunjin/p/5247847.html 第三周:构建一个简单的Linux系统MenuOShttp://www.cnblogs.com/20135323fuyunjin/p/5269090.html 第四周:扒开系统调用的"三层皮&qu…

End to end:指的是输入原始数据,输出的是最后结果,应用在特征学习融入算法,无需单独处理. end-to-end(端对端)的方法,一端输入我的原始数据,一端输出我想得到的结果.只关心输入和输出,中间的步骤全部都不管. 端到端指的是输入是原始数据,输出是最后的结果,原来输入端不是直接的原始数据,而是在原始数据中提取的特征,这一点在图像问题上尤为突出,因为图像像素数太多,数据维度高,会产生维度灾难,所以原来一个思路是手工提取图像的一些关键特征,这实际就是就一个降维的过程. 那么问题来了,特征…