11...

AngularJs官网打不开的解决办法：http://www.ngnice.com/里面的有个开发developguide或者尝试另外的方法(是个邀请链接，用着还不错，有需要的话可以尝试)：http://honx.in/i/VO3PH86vDzTNp8It ...

安装完Linux操作系统后，默认是从图形界面启动的。那么如何使得系统从字符界面启动呢？　　打开一个命令终端：　　#vim/etc/inittab　　　　　　修改id:5:initdefault:为id:3:initdefault:　　　　　　保存退出　　下次启动就会直接进入字符登录界面。 　　字符界面---&...

Linux操作系统安装：虚拟机+RedHat1、安装虚拟机VMware_WorkstationV7.1.32、安装RedHat自动安装(会自动安装VMTools）：　　打开虚拟机-->新建虚拟机-->标准（推荐）-->安装盘镜像文件（iso）（M）-->浏览，选择RHEL5.1-Server-2...

<scripttype="text/javascript">$(document).ready(function(e){varu=navigator.userAgent,app=navigator.appVersion;varisAndroid=u.indexOf('Android')>-1||u.i...

1.列举常见的一些范数及其应用场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数2.简单介绍一下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。3.概率密度的万能近似器4.简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景5.Jacobian，Hessian矩阵及其在深度学...

  上篇介绍了计算机的身体构造，但是把那几大块部件拼凑在一起，还不能称之为计算机，还得让它能够思考，今天我们来说说计算机是如何思考的。人类之所以能够思考，是因为我们的身体中有无数的神经元组成的神奇的神经网络系统。当身体接受到信号并把它传递给神经网络系统，神经网络系统会根据个人的认知对其进行处理，并把...

原版WINDOWS10_LTSB_X64位操作系统,安装U盘的制作1、在一台能正常运行的电脑上,下载原版WINDOWS10_LTSB_X64位操作系统镜像(ISO)文件；2、运行UltraISO.exe(如没有这个软件,请到网上下载安装),打开您下载的原版WINDOWS10_LTSB_X64位操作系统镜像(ISO)文件...

  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...

<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...

Easy！题目描述：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],3/920/157返回它的最小深度 2.解题思路：二叉树的经典问题之最小深度问...

Easy！题目描述：给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]，3/920/157返回它的最大深度 3。解题思路：求二叉树的最大深度问题用到深...

 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...