《动手学深度学习》参考答案

有人说“要想教育公平，首先要保证教育投入公平”。你怎么看?

【参考答案】我认为这种观点有一定的道理。教育公平说到底是个教育权公平的问题，包括两个方面，第一是机会的公平，第二是条件的公平。而这二者的直接影响因素就是教育投入。
职行天下·2023-02-17 05:23

四种下属与四种上司

刘澜博士给出了关于下属和上司分类的参考答案，值得实践和反思。1、四种下属要决定做怎样的上司，先要知道有怎样的下属。
澡花可视化读写·2023-02-17 05:17

Linux命令大全：2W多字，一次实现Linux自由

这个题目以及参考答案，收入咱们的《尼恩Java面试宝典》，这里尼恩站在网上其他小伙伴的梳理的基础上，做个Linux命令大全的文章，帮助大家实现Linux自由。使得大家可以充分展示一下大家雄
40岁资深老架构师尼恩·2023-02-16 20:57

职业日记｜夜晚加班回家，却被拒之门外

除了要出好试卷，还要有配套的答题卡和详细的参考答案及评
自由飞扬的蒲公英·2023-02-09 20:08

自注意力和位置编码（比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力）

参考：10.6.自注意力和位置编码—动手学深度学习2.0.0documentation在深度学习中，经常使用卷积神经
流萤数点·2023-02-07 09:32

数据结构（C语言实现）第1章课后习题参考答案

答案解析一、1.D2.B3.A4.D5.A6.C7.B8.B9.B10.B11.C二、1.正确性、可读性、健壮性、高效率和低存储量2.集合、线性、树、图3.关系4.(3+n)*(n-2)/2。分析n+n-1+…+3=(3+n)*(n-2)/25.O(n*m)三、1、设n=2k（k≥0），根据定义可得：T(2k)=2T(2k-1)+2k=22T(2k-2)+2*2k依次类推，T(2k)=2iT(2k
数据结构与算法学习、智能算法·2023-02-07 08:44

炎德英才大联考长郡中学高三各科试题及参考答案汇总(更新中)

2021炎德英才大联考长郡中学高三第一次月考于2020-08-16开考，我们将第一时间公布试题答案，随时查看更新！如果你有试题答案也可以跟我们分享哦~目前已更新的类目如下如何第一时间查看试卷及答案
蛙工·2023-02-07 01:02

人海

曾经是因为得不到习题上面的标准参考答案而惶恐不安，如今是因为答案全靠自己书写在无法修订的白卷上而紧张迷茫。
派大勋PandaSinger·2023-02-06 15:57

交易就是一道证明题，应对不明行情，我们该怎么办？

参考答案假如是否认，立刻卖出，毫不犹豫。交易之法，守立于不败之地，攻可赢之敌。如果你觉得疑惑时，不必做出任何交易决策。不用凑合进行交易，要是没有适当的行情。没有胜算较高的机遇，不必凑合入场。
嘉木相思v·2023-02-06 12:39

[动手学深度学习(PyTorch)]——梦开始的地方

目标：介绍深度学习经典和最新的模型LeNet、ResNet、LSTM、BERT.....机器学习基础损失函数、目标函数、过拟合、优化实践使用Pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容：深度学习基础——线性神经网络、多层感知机卷积神经网络——LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet循环神经网络——RNN、GRU、LSTM、seq2seq注意力机制——Att
Star星屹程序设计·2023-02-06 10:48

沐神-动手学深度学习-线性回归

引言写在2022年暑假，结果只写了个环境配置就因为杂七杂八的原因没有学完。现在是研一下学期了，趁着不需要开题的空挡，在学一些专业技能吧。线性回归的概念线性回归其实很容易理解，他的目的就是通过直线拟合输入输出数据，得到输入与输出的变化关系，从而可以实现数据的分析、预测。详细点解释就是，我们首先通过实验得到输入输出数据；其次我们将模型已经确定为线性模型，因此可以得到Y=wX+b(其中X为输入数据，Y为
T_FLY1999·2023-02-06 10:17

沐神-动手学深度学习-softmax回归

Softmax回归的概念上一节提到的线性回归是在做数据的拟合，而softmax是在进行数据的分类，线性回归和Softmax回归的区别在于前者是多输入单输出，后者是多输入多输出（因为需要衡量分到不同类的概率）。那相较于线性回归，softmax需要解决的问题包括：通过输入值得到多个输出值多个输出值进行损失计算得到多个输出值其实解决办法很容易想到，如果一个图片是10*10像素的，不考虑位置关系，那就相当
T_FLY1999·2023-02-06 10:17

沐神-动手学深度学习-环境的配置

在本次学习中，我使用Anaconda3进行环境的配置，使用JupyterNotebook进行编程。软件的安装我是在网上搜了个教程装的，结果很好可以使用。我着重对环境配置以及库函数的安装过程进行记录。打开anaconda后界面如下图所示，左边导航栏共有4个选项，分别为主页，环境；学习和社区。环境配置在环境中，也就是environments。进入environments便可以进行环境的相关操作。从图中
T_FLY1999·2023-02-06 10:46

第二周作业：多层感知机

跟李沐学AI-动手学深度学习-线性回归+基础优化算法
洋-葱·2023-02-06 10:16

《动手学深度学习》第十天---模型构造

（一）继承Block类来构造模型Block类是nn模块里提供的一个模型构造类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Block类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Block类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。frommxnetimportndfrommxnet.gluonimportnnclassML
打着灯笼摸黑·2023-02-06 10:46

动手学深度学习-序列模型代码逐行精讲

笔记参考小王同学，代码参考我用的pycharm需要对代码做微小修改。代码：importmatplotlib#注意这个也要import一次importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lT=1000time=torch.arange(1,T+1,dtype=torch.float32)#1到
东方-教育技术博主·2023-02-06 10:46

动手学深度学习（十五）——Dropout

文章目录一、从其他方向审视过拟合二、使用Dropout的动机及其定义三、从零开始实现dropout四、使用pytorch简洁实现五、总结说明：此博客是笔者根据李沐沐神2021年动手学深度学习进行的笔记整理
留小星·2023-02-06 10:44

沐神-动手学深度学习-多层感知机

感知机的概念感知机原理用公式表示如下图所示，相当于对线性回归模型外又加了一层函数，变成二分类问题：在训练过程中，感知机模型的损失函数与线性回归的差平方损失函数定义不同。其损失函数定义如下：在感知机模型中，如果预测值大于0，预测为1类；如果预测值小于0，预测为-1类。因此如果预测正确，预测值与真值的乘积大于0，损失为0；预测错误，乘积为小于0，损失为乘积的相反数。对该函数进行梯度下降，得到迭代公式如
T_FLY1999·2023-02-06 10:42

《计算机系统基础（第二版）》（袁春风编著）课后习题参考答案

图书封面封面南京大学考研专用整理日期：2019-10-27整理人：幽弥狂内容：课后习题参考答案资料下载索引地址：索引地址
幽弥狂·2023-02-06 06:50

收尾\范围\干系人\沟通\风险\变更易错题

A.项目章程B.质量管理计划C.范围说明书D.需求文件正确答案：A，你的答案：D回答错误解析：A是参考答案。项目章程里有关于项目成功准的约定；以及项目章程是4.7的主要输入之一。
想要写日记的某西瓜·2023-02-05 20:30

20181214《启示》参考答案

1.（1）2.参考示例：小事不小3.父亲根本就舍不得打“我”。突出父亲因为深爱着“我”而原谅“我”，“我”担心被打是多余的。4.突出父亲受伤后极度痛苦的情状，与下文父亲舍不得打“我”形成鲜明对比。5.参考示例一：犯了错误，必须自己承担后果。不可迁怒他人，不可推卸责任。（能答出第一句即可）参考示例二：在怨恨别人之前，先想一想自己错在哪里。
汪汪_00a1·2023-02-05 20:21

爱有方正面管教

分享心得：建议想找到育儿参考答案的家长，能正视自己的孩子是个活生生独一无二的人，有自己的思想感情和想法的人，要理解自己的孩子，看书可以辅助，但是不能照搬。
馨翼·2023-02-05 19:16

神经风格转换（Style Transfer）小试牛刀

本文代码和部分内容参考课程：《动手学深度学习》：样式迁移深度学习框架：MXNET（Python调用）神经风格转换论文原文参考：ANeuralAlgorithmofArtisticStyle1什么是神经风格转换神经风格转换
why502b·2023-02-05 02:26

【动手学深度学习 | Week1a】02+03+04 数据操作与数据处理

02深度学习简介感知领域是什么：人可以快速感知、处理的阶段（英语转中文）。深度学习、计算机视觉、自然语言处理可以说是目前AI领域最大的三块内容。深度学习的应用图片分类（IMAGENET），目前图片分类的误差已经可以媲美人类的精度了物体检测和分割（Mask_RCNN）样式迁移（MxNet-style-transfer）人脸合成（2018）文字生成图片（openai）文字生成（gpt3）无人驾驶广告推
大胃羊·2023-02-05 02:25

初到美国这些禁忌必须了解

1.严禁抄袭/作弊在中国上学，讲究一个标准答案，因此多了许多“参考答案”，当然，同学之间互相“参考”一下也是合情合理，即使老师发现是抄袭，顶多让你重写。
雨言·2023-02-04 23:27

《动手学深度学习》第一次打卡

一、线性回归其实正在看《动手学深度学习》，不过一来自己一个人有的时候想偷懒，看的慢，二来这次组队能认识到人，一起做题，更有动力。便趁着这次伯禹教育在这次疫情中免费开的这堂课，一起组队学习。
yuwenhenhao·2023-02-04 13:32

【面试热点】2019安徽公务员面试热点：闯红灯被判刑的警示

【中科大云参考答案解析】我认为法院的审判为广大社会群众上了一堂生动的法制课，但其背后更折射出部分群众缺乏规则意识的现状。“红灯停，绿灯行，黄灯亮了等一等。”这是我们儿时的儿歌
中科大云教育·2023-02-04 07:29

2019年春期八年级期终质量评估

语文试卷参考答案参考答案：A2、A3、C4、B5、（1）天下为公（2）琴瑟友之（3）可怜身上衣正单，心忧炭贱愿天寒。（4）黄发垂髫并怡然自乐（5）海内存知己，天涯若比邻（6）抟扶摇而上九万里。
b6ea2592b3d5·2023-02-04 05:11

《学习之美》4个实践分享|看了书，我会怎么用

一、参考答案思维模式学习科学家克莱尔库克说：“一般职场上真正有价值的能力，是能处理没有唯一正确解的疑难。”
小乔分享记·2023-02-04 05:02

2019阜阳市中小学教师招聘考试教育综合必刷题5

A.经典性条件反射B.操作性条件反射C.联结反应D.习惯成自然【参考答案】B【名师解读】操作性行为主要受强化规律的制约。儿童做对了某件事后得到成人的物质奖励或表扬属于正强化。
阜阳师出教育·2023-02-04 01:30

【动手学深度学习】笔记持续更新

主要是根据李沐老师的b站课程，会把自己遇到的各种问题总结写出来，包括一些要点一、安装环境（具体日后再补，准备写这个笔记的时候环境已经装好了）二、数据操作1、torch.arange/torch.tensor的用法在上一篇中列举了，此处不再赘述以及，torch.cat的时候注意dim，0和1代表行连接或者列连接2、独热编码问题inputs=data.iloc[:,0:2]inputs=inputs.
PokiFighting·2023-02-03 13:41

注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

参考10.2.注意力汇聚：Nadaraya-Watson核回归—动手学深度学习2.0.0documentation框架下的注意力机
流萤数点·2023-02-03 11:43

动手学深度学习（四十八）——使用注意力机制的seq2seq

文章目录一、动机二、Bahdanau注意力模型1.定义Attention解码器2.训练3.使用BLEU评估4.可视化权重总结一、动机机器翻译时，每个生成的词可能相关于源句子中不同的词二、Bahdanau注意力  我们在seq2seq中研究了机器翻译问题，在那里我们设计了一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构，用于顺序到序列的学习。具体来说，循环神经网络编码器将可变长度序列转换为固定形状的上下
留小星·2023-02-03 11:43

Bahdanau 注意力

参考10.4.Bahdanau注意力—动手学深度学习2.0.0documen
流萤数点·2023-02-03 11:39

数值稳定性

李沐《动手学深度学习》中《数值稳定性+模型初始化和激活函数》这一章，由于花了很多精力理解数学公式，一开始没有听明白这一章的目的。
杜仲Don·2023-02-03 11:38

《动手学深度学习》第一次打卡

本篇博客记录学习《动手学深度学习》课程过程中的一些笔记。第一次打卡，包括Task1和Task2。
Vincent Lee ~·2023-02-03 08:27

【笔记】动手学深度学习 - 锚框

42锚框【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili目录锚框交并比IoU：赋予锚框编号非极大抑制（NMS）输出：总结：锚框所谓锚框，就是目标检测算法中，以锚点为中心，由算法预定义的多个不同长宽比的先验框
echo_gou·2023-02-03 07:44

48 全连接卷积神经网络 FCN【动手学深度学习v2】

48全连接卷积神经网络FCN【动手学深度学习v2】深度学习学习笔记学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1af4y1L7Zu/?
Blueming_first·2023-02-03 07:14

47 转置卷积【动手学深度学习v2】】

47转置卷积【动手学深度学习v2】】深度学习学习笔记学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV17o4y1X7Jn/?
Blueming_first·2023-02-03 07:13

41 锚框【动手学深度学习v2】】

41锚框【动手学深度学习v2】】深度学习学习笔记学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?
Blueming_first·2023-02-03 07:13

16 PyTorch神经网络基础 [动手学深度学习v2]

参数绑定在不同的网络之间共享权重shared=nn.Linear(8,8)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))print(net[2].weight.data[0]==net[4].weight.data[0])#tensor([True,True,T
Grin*·2023-02-02 16:49

Pytorch神经网络基础

学习了李沐——《动手学深度学习》的视频课程，在此对知识点进行整理以及记录动手实践中遇到的一些问题和想法。
深度不学习。·2023-02-02 16:16

卸载TensorFlow1.14，安装2.0

最近有时间，想把李沐的《动手学深度学习》代码码一遍，这本书用的是tengsorflow2的版本，所以我也对应装一下。
月笼纱lhz·2023-02-02 09:03

20181210《能给予就不贫穷》参考答案及简析

1、因为这件礼物是在硬纸板上画的、周边很粗糙、图形很不规则、花花绿绿的一双皮鞋。这个礼物是双鞋，但这双鞋特别在它是穿不了的，因为它是画出来的一双鞋。特别就特别在此处2、这样写，形象地表明女孩子的心灵纯洁和对事物的观察、判断很单纯、很纯真。此题考察外貌描写的作用:通过外貌描写能看出人物的内心世界，展现人物的性格，反映人物在特定环境，特定时期的内心情绪和心理活动，还可以反映人物所处的社会环境和时代特征
汪汪_00a1·2023-02-02 08:41

动手学深度学习3——优化和深度学习

鞍点一维梯度下降学习率小批量随机梯度下降动量法图像增广d2l.set_figsize()img=Image.open('../../img/cat1.jpg')d2l.plt.imshow(img)defshow_images(imgs,num_rows,num_cols,scale=2):figsize=(num_cols*scale,num_rows*scale)_,axes=d2l.plt.
123梦野·2023-02-02 08:18

动手学深度学习：3.2线性回归从零开始实现

3.2线性回归的从零开始实现在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此，本节将介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotlib
AI_Younger_Man·2023-02-02 08:17

女儿拼研

结果1月份回到家没几天，我问女儿考研有没把握，她说专业课没参考答案没有估分，不知道结果会怎样。我因看到网上很多人说孩子毕业后，考研没去参加校招没找到工作，又没考上研究生，结果毕业就失业，孩子和家长都
捡拾流年·2023-02-02 08:49

动手学深度学习笔记（二）

从零开始写多层感知机多层感知机本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，简称MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。importsyssys.path.insert(0,'..')importgluonbookasgbbatch_size=256train_data,test_data=gb.load_data_fashion_mnist(batch_size)隐藏层多层
文武_665b·2023-02-02 04:36

python面试常见问题-总结Python面试中最常见的100个问题

每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
weixin_37988176·2023-02-02 00:18

软件测试的面试题含答案

参考答案：兼容测试主要是检查软件在不同的硬件平台、软件平台上是否可以正常的运行，即是通常说的软件的可移植性。兼容的类型，如果细分的话，有平台的兼容，网络兼容，数据库兼容，以及数据格式的兼容。
电击小子_ea1b·2023-02-02 00:13
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