https://www.cnblogs.com/GarfieldEr007/p/5746362.html...

今天开始学习ext.js...

多线程几乎是面试必问题，今天就来总结一下多线程的相关问题 ...

链接：http://blog.csdn.net/evankaka/article/details/44153709/来自：林炳文Evankaka的CSDN专栏链接：http://blog.csdn.net/evankaka/article/details/44153709（点击尾部阅读原文前往） 本文主要讲了...

始于模仿，成于创新。以第一次发表论文的经历为例，孙光宇分享了做科研的一般的流程。他第一次科研的研究方向是导师确定的，对于这个方向他所在的课题组已经发了不少论文，他要做的是通过编程将其复现出来。在查阅了大量的文献后，他找到了跟该课题紧密相关的十几篇论文。精读论文后，通过模仿前人的做法，他尽可能做到对之前研究的复现。“对刚...

  作者：黄飘链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111397247来源：知乎近几年由于深度学习框架的兴起，端到端的训练和推理框架展现出一定的数据利用优势，而传统的数据关联算法基本都不满足可导可微的特性，因此出现了很多近似的端到端数据关联框架。这里由于篇幅有限，如果专栏和...

BatchNormalization；LayerNormalizaiton；InstanceNormalization；GroupNormalization；SwitchableNormalization。whynormalization?神经网络学习过程的本质就是为了学习数据分布，如果我们没有做归一化处理，那么每一批...

importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.transf...

Javascript是世界上最受误解的语言，其实C++何尝不是。坊间流传的错误的C++学习方法一抓就是一大把。我自己在学习C++的过程中也走了许多弯路，浪费了不少时间。为什么会存在这么多错误认识？原因主要有三个，一是C++语言的细节太多。二是一些著名的C++书籍总在（不管有意还是无意）暗示语言细节的重要性和有趣。三是现...

OpenCV中Mat基本用法：　　Mat类(Matrix的缩写)是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类。从功能上讲，Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强，并且，由于引入C++高级编程特性，Mat类的扩展性大大提高。　　Matimage(240,320,CV8UC3)；第一个参数是rows，该矩阵的行数...

<深度学习基础>卷积神经网络，循环神经网络，LSTM与GRU，梯度消失与梯度爆炸，激活函数，防止过拟合的方法，dropout，batchnormalization，各类经典的网络结构，各类优化方法1、卷积神经网络工作原理的直观解释https://www.zhihu.com/question/39022858...

本人硕士研究生研究课题：弱监督学习框架下的全卷积神经网络图像语义分割2018年1月16日，学院开题答辩，定下了这个题目。今天是2018年6月10日。到现在，包括中间的寒假，五个月过去了，看一下当下的状况，并无任何进展，当然说的是课题方面。因为答辩之后贪玩的暂时解放心理，因为各种其他事情需要兼顾（我觉得这可能是借口吧），...

 一、正则化介绍问题：为什么要正则化？　　NFL（没有免费的午餐）定理：　　　　没有一种ML算法总是比别的好　　　　好算法和坏算法的期望值相同，甚至最优算法跟随机猜测一样　　　　前提：所有问题等概率出现且同等重要　　　　实际并非如此，具体情况具体分析，把当前问题解决好就行了　　　　不要指望找到放之四海而皆准的...

K-近邻与交叉验证1选取超参数的正确方法是：将原始训练集分为训练集和验证集，我们在验证集上尝试不同的超参数，最后保留表现最好的那个。2如果训练数据量不够，使用交叉验证法，它能帮助我们在选取最优超参数的时候减少噪音。3一旦找到最优的超参数，就让算法以该参数在测试集跑且只跑一次，并根据测试结果评价算法。4最近邻分类器能够在...

第四章数值计算（numericalcalculation）和第五章机器学习基础下去自己看。 一、深度前馈网络（DeepFeedfarwardNetwork，DFN）概要：DFN：深度前馈网络，或前馈神经网络（FFN）/多层感知机（MLP）目标：近似模拟某函数f y=f(x;θ)　　学习参数θ的值，得...