最近在补看《C++PrimerPlus》第六版，这的确是本好书，其中关于智能指针的章节解析的非常清晰，一解我以前的多处困惑。C++面试过程中，很多面试官都喜欢问智能指针相关的问题，比如你知道哪些智能指针？shared_ptr的设计原理是什么？如果让你自己设计一个智能指针，你如何完成？等等……。而且在看开源的C++项目时...

前端开发whqet,csdn,王海庆,whqet,前端开发专家上一篇的《纯CSS3文字效果推荐》文章里面推荐了8款纯css实现的文字效果，当中3d文字效果最为流行，限于篇幅只展示了其3D实现原理，没有考虑代码的复用性和可移植性。今天来补充下。顺便领略sass的强大功能，请大家摩摩拳擦擦掌。开工咯！案例效果还是在code...

结果#encoding=utf-8#题目：#生成一个n级深度的字典，例如：[1,2,3,4,5,6]可以生成{1:{2:{3:{4:{6:5}}}}}，写一个函数定义n级a=[1,2,3,4,5,6]deffun(n,i=0,dict1={}):ifi==n-1:dict1[a[i]]=a[i+1:]ifi<n-...

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　由模型通过学习得到的变量，比如权重和偏置  根据经验进行设定，影响到权重和偏置的大小，比如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等 ...

数据通信 如果需要考虑的是两台机器（甚至多台）怎么使用Netty进行通信。大体上分为三种：1第一种：使用长连接通道不断开的形式进行通信。也就是服务端和客户端的通道一直处于开启状态。如果服务器性能足够好，并且我们的客户端数量也比较少的情况下，推荐这种方式。2第二种：一次性批量提交数据，采用短连接方式。也就是我们...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学...

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。我们应该使用哪种优化器？在构建神经网络模型时，选择出最佳的优化器，以便快速收敛并正确学习，同时调整内部参数，最...

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学习交叉特征而非手动、尝...

/这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下BatchNormalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。　　BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证...

完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html欢迎沟通交流：339408769@qq.com1.前言2.深度学习中的主要参数3.自动调参3.1GirdSearch3.2RandomSearch3.3BayesianO...

做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎深度学习调参有哪些技巧？一.初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生...

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验，相比...

超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer|Norm...

经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。IlyaSutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议： 获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数...