项目代码https://github.com/yinhai1114/Java_Learning_Code/tree/main/IDEA_Chapter15/src/com/yinhai/homeworkJUnit

课程网址http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html课程视频清单https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49课程GitHubhttps://github.com/machineCYC/2017MLSpring_Hung-yi-Lee

文章目录引子生成问题回顾：GeneratorMathBackgroundJacobianMatrixDeterminant行列式ChangeofVariableTheorem简单实例一维实例二维实例网络G的限制基于Flow的网络构架G的训练CouplingLayerCouplingLayer反函数计算CouplingLayerJacobian矩阵计算CouplingLayerStacking1×1

李宏毅机器学习Machine_Learning_2019_Task2机器学习打卡任务内容：理解偏差(Bias)&方差(Variance)偏差（bias）和方差（variance）的含义泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声

#1.解一元二次方程组“”"importmathdefroot():a=float(input(‘请输入a的值:’))b=float(input(‘请输入b的值:’))c=float(input(‘请输入c的值:’))d=bb-4acr=(-1b+(math.sqrt(d)))/2ar1=(-1b-(math.sqrt(d)))/2*aifd>0:print(‘therootsare%.6fand

目录A-部分背包问题B-均分纸牌C-今年暑假不ACD-纪念品分组E-混合牛奶MixingMilkF-迷瘴G-国王游戏H-跳跳I-三国游戏J-DiongHomeworkAgainK-HeroL-凌乱的yyy

项目代码https://github.com/yinhai1114/Java_Learning_Code/tree/main/IDEA_Chapter14/src/com/yinhai/homework1

Makeagradebookforallofyourstudents.1.创建3个字典lloyd={"name":"Lloyd","homework":[],"quizzes":[],"tests":[

B站李宏毅2021春机器学习课程P32P33目录1、WordEmbedding2、SpatialTransformerLayer1、WordEmbedding2、SpatialTransformerLayerInterpolation：

一、应用情境输入任意长度个向量进行处理。从输入看文字处理（自然语言处理）将word表示为向量one-hotword-embedding声音信号处理每个时间窗口（Window,25ms）视为帧（Frame）,视为向量图每个节点视为一个向量Socialgraph（社交网络图）分子式【one-hot】从输出看√输入输出数量相等【每个向量都有一个标签】⇒sequenceLabeling词性标注（POSta

最近在学习李宏毅老师的机器学习课程，但是发现他有着2016~2021的系列课程，不知从何开始，也没找着比较干货的内容指引。所以自己整理了一份基于b站（考虑到许多人没有，看不了yotube）搬运视频的学习指引。先放上李老师的个人主页！里面有课后作业以及PPT等资源！李宏毅个人主页接下来的话我按课程的时间简单划分了2016~2021，并罗列了课程里的内容，大家只需要找到自己对应的想学习的关键词，即可点

一、seq2seq1.含义输入一个序列，机器输出另一个序列，输出序列长度由机器决定。文本翻译：文本至文本；语音识别：语音至文本；语音合成：文本至语音；聊天机器人：语音至语音。2.应用自然语言处理（NLP问题），不过seq2seq有时候不一定是最佳的解决方法。语音辨识输入是声音讯号的一串的vector,输出是语音辨识的结果,也就是输出的这段声音讯号,所对应的文字⇒输出的长度由机器自己决定机器翻译机器

目录习题4-1对于一个神经元编辑，并使用梯度下降优化参数w时，如果输入x恒大于0，其收敛速度会比零均值化的输入更慢。习题4-5如果限制一个神经网络的总神经元数量(不考虑输入层)为N+1，输入层大小为编辑，输出层大小为1，隐藏层的层数为L，每个隐藏层的神经元数量为编辑，试分析参数数量和隐藏层层数L的关系。习题4-7为什么在神经网络模型的结构化风险函数中不对偏置b进行正则化？习题4-8为什么在用反向传

"""__author__夏伟鑫"""list_stu=[]defst_mi():while1:print('=========WelcometoStudentManagementSystem===========')print('1.显示学生信息')print('2.查询学生信息')print('3.添加学生信息')print('4.修改学生信息')print('5.删除学生信息')print(

研一刚入门深度学习的小白一枚，想记录自己学习代码的经过，理解每行代码的意思，这样整理方便日后复习也方便理清自己的思路。感觉每天时间都不够用了！！加油啦。第一部分：导入模块导入各个模块，代码如下：#NumericalOperationsimportmathimportnumpyasnp#Reading/WritingDataimportpandasaspdimportosimportcsv#ForP

CQUPT的某数据结构homework基于线性表的图书信息管理基于栈的算术表达式求值基于字符串模式匹配算法的病毒感染检测问题基于哈夫曼树的数据压缩算法基于二叉树的表达式求值算法基于Dijsktra算法的最短路基于广度优先搜索的六度空间排序算法的实现与分析基于线性表的图书信息管理首先

相信大家对SQL一定都不陌生，但SQL套路十分多，今天我们一次性来梳理一下关系语言•EdgarCodd在20世纪70年代早期发表了关于关系模型的主要论文。他最初只定义了DBMS如何在关系模型DBMS上执行查询的数学符号。•用户只需要使用声明性语言（即SQL）指定他们想要的结果。DBMS负责确定产生该答案的最有效计划。•关系代数基于集合（set）（无序，无重复）。SQL基于包(bag)（无序，允许重

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/student/sHomeworkGet.php',type:'POST',dataType:'json',async:false,data,succe

目录1整理一下理论收获1.1基础理论1.2应用到机器学习1.3参数学习1.4反向传播算法2.激活函数3.神经网络流程推导(包含正向传播和反向传播)4.数值计算-手动计算5.代码实现-numpy手推6.代码实现-pytorch自动7.激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。8.激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。9.损失函数

给定训练集,将每个样本输入给前馈神经网络，得到网络输出为,其在数据集上的结构化风险为首先简单解释一下这堆话，结构化风险=经验风险+正则化项,经验风险为，对于函数我们大多数采取的为交叉熵函数，,正则化项为，首先神经网络的学习目的是减小损失函数的值，并且防止训练集的过拟合，这时，例如为损失函数加上范数，也就是我们所说的正则化项。这样一来，就可以抑制权重变大。用符号表示的话，如果将权重记为，范数的权值衰

*;importjava.awt.event.ActionEvent;importjava.awt.event.ActionListener;publicclassGUI_homework{publicstaticvoidmain

春第十二周作业这个作业属于那个课程C语言程序设计II这个作业要求在哪里https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/software-engineering-class2-2018/homework

publicclassHomework02{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{StringfilePath="E:\\aa.txt"

Yourname:Snumber:Homework3CSCI3100UnixandCNovember4,20191Processandthreadhandling.Howtosubmit?

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self-reviewandeveryprogramminglover'sshareundernocommercialcircumstance.)Recentlyafriendofminehasaskedmedesperatelyforhelping.Itwashishomework

李宏毅机器学习2022课程学习笔记-L2-01overfit概要具体内容模型偏差Modelbias优化函数问题OptimizationIssue如何确认是modelbias还是OptimizationIssue

Iwonderwhetheryouhadbreakfast.2.Iwonderwhetheritwillraintomorrow.3.Myquestioniswhetheryoufinishedyourhomework

要求：在main方法中启动两个线程第一个线程循环随机打印100以内的整数直到第二个线程从键盘读取了”Q“命令实现代码如下：publicclassHomework01{publicstaticvoidmain

[排队](http://sc6.snailcode.cn/homework/1/problem/208)4.[子序列累加加](http://jzyz.

服务计算Homework04项目地址使用说明：Watch文件夹存放路径为xx/github.com/Watch，直接运行main.go即可，注意将配置文件my.ini和main.go放在同一目录下任务目标熟悉程序包的编写习惯

教育2012年，Text1——题材：教育细节题Itisimpliedinparagraph1thatnowadayshomework（）.A.isreceivingmorecriticismB.isnolongeraneducationalritualC.isnotrequiredforadvancedcoursesD.isgainingmorepreferences①Homeworkhasnev

：进入某一目录cd…：退到上一级打开程序：进入exe文件的目录，直接输入exe可以启动用cmd编译并运行JavaC:\Users\张瑞枝>D://进入盘D:\>cdeclipse-workspace\Homework

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt

*/publicclassHomework01{@SuppressWarnings({"all"})publicstaticvoidmain(String[]args){Newsnews

Homework8:Ajax,JSON,ResponsiveDesignandNode.jsWeatherSearch(AJAX/JSON/HTML5/Bootstrap/Angular/Node.js

一、RNN网络结构与时间有关的反向传播（每次不同）损失函数实验其实不容易跑，因为他的损失函数曲线幅度很大画出来差不多是这个样子。突然一下升高是因为从右到左碰到陡峭的地方梯度一下变大了，所以弹回去了。原作者在训练时加上了小技巧——clipping：设置一个峰值，若超过则等于该峰值。梯度大的原因：当W>1时，微小的变化会引起很大的变化；当w<1时，较大的变化带来的变化也很小。RNN一些有用的变形LST

RNN应用场景：填满信息把每个单词表示成一个向量的方法：独热向量还有其他方法，比如：Wordhashing单词哈希输入：单词输出：该单词属于哪一类的概率分布由于输入是文字序列，这就产生了一个问题：是到达还是离开？隐藏层的输出会被存储在内存中，内存能被视为另一个输入。改变序列的顺序会改变输出。RNN的网络结构目前已提出的两个网络及区别双向RNN它与传统的循环神经网络（RNN）相比有一个重要的区别：它

dataaugmentation/spacialtransformerCNN并不能够处理影像放大缩小,或者是旋转的问题。所以在做影像辨识的时候,往往都要做DataAugmentation，把你的训练数据截一小块出来放大缩小、把图片旋转，CNN才会做到好的结果。有一个架构叫spacialTransformerLayer可以处理。设计一个层，需要的地方=1，不要的地方=0经过一个NN，FP发生平移还可

1.已知一个数字列表，求列表中心元素。n=[1,3,40,56,78,99,89,100]num=int(len(n))ifnum%2==0:print(n[int(num/2)-1:int(num/2)+1])else:print(n[num%2])2.已知一个数字列表，求所有元素和。scores=[1,3,40,56,78,99,89,100]sum1=0forscoreinscores:su

packageHomeWork;importjava.util.Scanner;publicclassTest16{publicstaticvoidmain(String[]args){//TODOAuto-generatedmethodstubScannerin

lead-inpresentationpracticeproductionsummaryandhomework1.lead-inHello!Boysandgirls,howareyou?

transformer是什么呢？是一个seq2seq的model。具体应用如上图所示，输入和输出的序列长度不固定，由model自己决定。语音翻译指的是，直接输入一段语音信号，例如英文，输出的直接是翻译之后的中文。seq2seq如今已经是一个应用非常广泛的模型，可以应用于NLP的各种任务，如语义分析，语义分类，聊天机器人等。另外还有个值得说明的功能是做multilabelclassification

半监督学习，一般应用于少量带标签的数据（数量R）和大量未带标签数据的场景（数量U），一般来说，U>>R。半监督学习一般可以分为2种情况，一种是transductivelearning，这种情况下，将unlabeleddata的feature利用进来。另外一种是inductivelearning，这种情况下，在训练的整个过程中，完全不看任何unlabeleddata的信息。为什么要做semi-sup

效果图https://raw.githubusercontent.com/expo/react-native-read-more-text/master/example.gif{{getHomeworkData.requireContent

B站李宏毅2021春机器学习课程P10P11目录1、验证集选用2、判断是局部最小还是马鞍点3、判断点位示例

文章目录摘要一、怎么找一个函式（三步）二、GeneralGuide任务攻略怎么区分是modelbias还是optimizationissue。三、局部最小点和鞍点为什么optimization会失败？怎么区分到底是局部最小点还是鞍点？根据hessian判断θ'附近的地貌。相关的线性代数知识摘要回顾了找出一个函式的三个步骤：先写一个带有未知参数的函式，定义一个可以判断参数好坏的loss，最后通过梯度

文章目录一、OptimizationFailsbecause……二、TaylerSeriesApproximation三、Example总结一、OptimizationFailsbecause……1．问题：我们在做optimization的时候会发现，随着参数的不断更新，training的loss不会再下降，但是我们对loss并不满意。因此我们会发现，一开始model就train不起来，不管我们怎