深度学习入门知识点总结第2页

Java基础知识点总结

小白不想上班·2024-02-12 10:19

小学英语16个易错知识点总结，建议收藏｜疏桐国际教育

名词类1.这些女老师们在干什么?[误]Whatarethewomanteachersdoing?[正]Whatarethewomenteachersdoing?[析]在英语中，当一名词作定语修饰另一名词(单或复数形式)时，作定语的名词一般要用其单数形式;但当man,woman作定语修饰可数名词复数形式时，要用其复数形式men,women.2.房间里有多少人?[误]Howmanypeoplesare

疏桐0072·2024-02-12 09:59

C++爱好者的科目四易错点总结

注：本文不是全部的知识点总结处本文不是权威机构本文不是宣传工具本文不少百科全书本文适用于已经掌握科目四基础知识，而在90分边缘徘徊的考生。

上烟雨心上尘·2024-02-12 07:50

Java面向对象 - 封装、继承和多态的综合练习（答案+知识点总结）第1关：封装、继承和多态进阶（一）+ 第2关：封装、继承和多态进阶（二）

目录第1关：封装、继承和多态进阶（一）报错总结&注意事项：第2关：封装、继承和多态进阶（二）源码：报错总结&注意事项：思维导图免费制作网站：功能强大学习方法：头歌中左侧知识点的解释还有右侧代码的提示模块非常清晰，我们可以：①观察代码整体模块②尝试写代码③不清楚知识点，再将左侧解析放在实例当中去看[那些注释都给我们写好了，对应注释去敲代码]如果我们实在啥也不会，参考他人代码，那么也不要全部照抄【例如

MSY～学习日记分享·2024-02-12 00:30

学生学习知识点总结作文试题练习题考试资讯网站源码

（购买本专栏可免费下载栏目内所有资源不受限制，持续发布中，需要注意的是，本专栏为批量下载专用，并无法保证某款源码或者插件绝对可用，介意不要购买）资源简介学生学习知识点总结作文试题练习题考试资讯网站源码+

很酷的站长·2024-02-12 00:21

人工智能深度学习入门指南

本文将为你提供一份深度学习入门指南，帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。

白猫a~·2024-02-11 23:00

HBase知识点总结

一、HBase基础HBase是一种建立在Hadoop文件系统之上的分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。HBase是BigTable的开源Java版本。是建立在HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写NoSql的数据库系统。它介于NoSql和RDBMS之间，仅能通过主键(rowKey)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过Hive支持来实现多表joi

·2024-02-11 17:17

深度学习入门--参数的优化算法

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为α\alphaα，则使用梯度下降法更新参数为：梯度下降法目前

我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

深度学习知识点总结

文章目录1.深度学习是什么2.基础知识2.1为什么要使用神经网络2.2为什么更深的网络好2.3更多的数据是否有利于更深的神经网络？2.4不平衡数据是否会摧毁神经网络？2.5无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6批大小如何影响测试正确率？2.7初始化如何影响训练?2.8不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9正则化如何影响权重？2.10神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸2.11Batchnorm原理

Danah.F·2024-02-10 08:54

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 21:12

RCE（命令执行）知识点总结最详细

description:这里是CTF做题时常见的会遇见的RCE的漏洞知识点总结。

22的卡卡·2024-02-09 16:33

初三知识点总结

第一单元走进化学世界课题1物质的变化和性质考点要求:认识化学变化的基本特征;理解反应现象和本质之间的联系考点一、物质的变化考点二、物质的性质考点三、物理变化、化学变化、物理性质、化学性质之间的区别与联系。课题2化学是一门以实验为基础的科学课题3走进化学实验室考试要求:1、能记得常用仪器的名称、认识图样、了解用途及使用请注意事项(试管、烧杯、酒精灯、水槽、量筒、托盘天平、锥形瓶、长颈漏斗等)2、能进

昭君_4211·2024-02-09 15:06

有关c语言的操作符知识点总结

操作符分类1.算术操作符2.移位操作符3.位操作符4.赋值操作符5.单目操作符（操作数只有一个）6.关系操作符7.逻辑操作符8.条件操作符9.逗号表达式10.下标引用，函数调用和结构成员一.算术操作符-+*/%（**两个操作数必须为整数）**注意：对于/操作符如果两个操作数都为整数，执行整数除法。而只要有浮点数就执行浮点数除法二.移位操作符》右移操作符《左移操作符1.左移操作符规则：

x.yao·2024-02-09 12:44

传感网应用开发知识点总结

传感网应用开发知识点总结1+X职业技能等级证书-传感网应用开发一、数据采集1、模拟量数据采集2、数字量传感器数据采集3、开关量传感器数据采集二、STM32微控制器基本外设应用开发STM32重要知识点总结三

程序小鹿·2024-02-09 10:46

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

Odoo-QWeb知识点总结

文章目录QWeb一客户端QWeb1JavaScript表达式1.1标示1.2转义字符：1.3JavaScript函数2动态替换属性2.1示例2.1.1根据截止日期来动态变换颜色2.1.2动态方式显示title2.1.3动态改变src属性2.1.4通过字典/队列的形式动态的赋值3循环指令3.1示例3.2辅助变量4条件指令4.1示例5渲染值6设置变量值6.1示例7复用模板7.1示例7.2对复用模板进行

JTOOP·2024-02-09 07:04

成长力分享——三人行必有我师焉(向老师学，向同学学)

看看他们作业，很多同学都是把课堂上的知识点总结得全面、细致，有的做出了漂亮的思维导图，有的晒出了整齐的笔记。再看看我，作业写得就没有那么详细，只是凭着自己对课上知识的一知半解去写自己的想法，

浅绿的优丰·2024-02-09 07:52

第四届脑电深度学习入门班（训练营：2023.7.4~7.12）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 05:48

js连接websocket

本文章向大家介绍js连接websocket，主要包括js连接websocket使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

暮的秋歌·2024-02-09 04:41

Linux性能优化知识点总结大全 · 实践+收藏版

Part1Linux性能优化1性能优化性能指标高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时图片来自:www.ctq6.cn应用负载角度：直接影响了产品终端的用户体验系统资源角度：资源使用率、饱和度等性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。选择指标评估应用程序和系统性能为应用程序和系统设

开源Linux·2024-02-08 23:47

深度学习与计算机视觉：实例入门-第六章

给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址：https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址：https

javastart·2024-02-08 09:38

CSP-202206-1-归一化处理

CSP-202206-1-归一化处理知识点总结设置浮点数输出位数包含头文件#include设置输出位数cout#include#include//设置浮点数输出位数usingnamespacestd;intmain

LOST P·2024-02-08 05:50

Kubernetes（k8s）核心知识点总结

引子上一篇讲了如何安装K8s，并用K8s写了个hello,world来开了个头，这一次我们来了解下K8s的核心概念，K8s的核心概念主要有：Pod、Node、Service等，这些核心概念还有个高大上的名字叫做：资源对象，他们是通过K8s提供的Kubectl工具或者是API调用进行工作的，然后保存在ectd里；先来对K8s来个大体印象K8s的总体架构一图胜千言：K8S的总体架构K8s集群主要有两个

文晓武·2024-02-08 02:39

计算机网络知识点总结——第二章物理层

第二章物理层一、概述⭐重点概念⭐二、数据通信（一）数据模型（二）数据通信相关术语（三）⭐三种通信方式⭐（四）数据传输方式（五）同步传输&异步传输（六）小节脑图（七）码元（八）数字通信系统数据传输速率⭐码元传输速率⭐（码元速率、波形速率、调制速率、符号速率）⭐信息传输速率⭐（信息速率、比特率）⭐带宽⭐三、奈氏准则&香农定理（一）失真（二）⭐奈氏准则⭐（三）⭐香农定理⭐（四）⭐两者区别⭐四、编码&调制

祖安大龙·2024-02-08 02:08

计算机网络知识点总结——第四章网络层

目录一、网络层概述二、IPv4IPv4地址网络地址转换NAT⭐子网划分和子网掩码⭐⭐无分类编址CIDR⭐ARP地址解析协议DHCP动态主机配置协议ICMP网际控制报文协议三、IPv6（没考过）IPv6数据报格式IPv6和IPv4的区别四、路由协议与路由算法分层次的路由选择协议RIP协议（UDP）⭐距离向量算法⭐小节脑图OSPF协议（IP）链路状态路由算法BGP协议（TCP）三种路由协议比较五、IP

祖安大龙·2024-02-08 02:08

计算机网络基础知识点总结第二章物理层

第二章物理层计算机网络由通信子网和资源子网组成。OSI/RM中，通信子网（数据通信）包括物理层、数据链路层、网络层（低三层）；计算机网络中数据通信是为了实现计算机之间的数据交换，因此，计算机网络本质上是数据通信的问题。数据通信的基本概念：数据（Date）：把事件的某些属性规范化后的表现形式，分为模拟数据和数字数据。模拟数据：在时间和幅度取值上连续。数字数据：在时间上离散，在幅度上经过量化。信息：按

说啥好呢·2024-02-08 02:38

《深度学习入门：基于python的理论与实现》读书笔记

求梯度的函数：f是需要求梯度的函数，x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]#f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)#f(x-h)的计算x[idx]=tmp_v

莫里衰·2024-02-07 21:32

计算机网络知识点总结——第六章应用层

目录一、网络应用层模型网络应用模型二、DNS系统域名域名服务器三、文件传输协议FTP四、电子邮件简单邮件传送协议邮局协议POP3基于万维网的电子邮件五、万维网和HTTP协议万维网超文本传输协议HTTPHTTP协议的报文结构一、网络应用层模型应用层对应用程序的通信提供服务。应用层的功能：文件输入、访问和管理电子邮件虚拟终端查询服务和远程作业登录⭐应用层的重要协议⭐：FTPSMTP、POP3HTTP⭐

祖安大龙·2024-02-07 17:21

汇总专题01——C/C++常见面试知识点总结附面试真题 ——10.13

参考博文01：https://blog.csdn.net/hsq1596753614/article/details/80249605博文02：https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/82779648文章目录博文01【题目1】引用和指针有什么区别？【题目2】函数参数传递中值传递、地址传递、引用传递有什么区别？【题目3】static关键字有什么作

博雅勇士·2024-02-07 00:57

软考信息处理技术员知识点总结（错题记录）——考试通过，完结撒花

1、随着社会信息化程度的提高，信息产品和服务的价格逐级下降，信息消费在总消费额中的比重逐渐上升。2、为了增加企业竞争力，除了进行联机事务处理外，还需要对数据进行联机分析处理。3、信息加工后就要进行信息输出，设计信息输出时，首先要明确输出的要求。4、容灾的目的是：保持信息系统持续运行的能力。5、在Win7中，Windows移动中心可以让用户方便快捷地查看笔记本电脑的电池用量、调节笔记本电脑的屏幕亮度

Colin·Gao·2024-02-06 20:18

SpringBoot中的条件注解底层是这样实现的，你知道吗？

前言关于SpringBoot知识点总结了一个思维导图，分享给大家imageSpringBoot内部提供了特有的注解：条件注解(ConditionalAnnotation)。

程序员白楠楠·2024-02-06 10:29

iOS知识点总结(面试向)更新中

Swift1.Swift中struct和class的区别Swift中struct和class有什么不一样的地方？首先要先和大家提到一个观念，值类型ValueType和引用类型ReferenceType。其中struct是ValueType而class是ReferenceType。值类型的变量直接包含他们的数据，而引用类型的变量存储对他们的数据引用，因此后者称为对象，因此对一个变量操作可能影响另一个

_Luyouli·2024-02-06 07:44

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

接着上一节，本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示，对于每一个隐藏层，输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值，输出则是经过激活函数（例如sigmoid函数）计算后的值。在这样的网络中，输入的数据x经过网络的各个节点之后，即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内

zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

NISP 二级知识点总结——信息安全技术

密码学密码学的发展历史古典密码学1.古典密码体制的安全性在于保持算法本身的保密性，受到算法限制。不适合大规模生产不适合较大的或者人员变动较大的组织用户无法了解算法的安全性2．古典密码主要有以下几种：代替密码（SubstitutionCipher）换位密码（TranspositionCipher）代替密码与换位密码的组合古典密码学举例扩散VS.混乱思想扩散：将某一位明文数字的影响尽可能地散布到多个输

储物箱·2024-02-05 18:08

算法——滑动窗口+前缀和

该作者的关于其他算法知识的总结：算法知识点总结滑动窗口滑动窗口这一内容复制粘贴于：滑动窗口常见套路滑动窗口主要用来处理连续问题。

debugBiubiubiu2000·2024-02-05 14:30

2022-5-20晨间日记

今天是520哦起床：9.就寝：23.天气：晴心情：还不错纪念日：no任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.微生物知识点总结2.做实验3.背英语单词改进：知识点不能盲目从课件粘贴复制，需要改进取精华习惯养成

治治芝麻·2024-02-05 12:11

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数（输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量）来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h（x）函数会将输

weixin_42963026·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型，而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好，是否能满足实际需求；2、设置并给出机器学习的算法模型（Model）；3、设置期望的损失函数（LossFcn）和优化器（Optim

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为

cnhwl·2024-02-05 05:55

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候，我们要告诉模型预计训练多少个Epoch，但这个值并不是固定的，因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准：模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择，我们可以让模型收敛后，再

zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

React核心知识点总结（全）

React知识点总结（全）一：React脚手架（create-react-app（cra））1：安装cnpminstall-gcreate-react-app2:初始化项目create-react-appdemoNmae3

pray Serendipity·2024-02-05 03:15

深度学习入门笔记4 深度神经网络

多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经网络的

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记：第二章感知机

深度学习入门笔记：第二章感知机笔记来源书籍：《深度学习入门：基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记：第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门

维持好习惯·2024-02-04 16:03

深度学习入门学习笔记之——神经网络

神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的。上一章中，我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消

前丨尘忆·梦·2024-02-04 16:32

深度学习入门笔记（二）神经元激励函数神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元：如上图所示是一个最简单的神经元，有一个输入，一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成，一个是“线性模型”，另一个是“激励函数”。假

花落雨微扬·2024-02-04 16:32

2021-11-06《深度学习入门》笔记（二）

第二章感知机感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先，感知机是什么？感知机接收多个输入信号，输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1

新手小嵩·2024-02-04 16:02

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

神经网络的基本单元是神经元，本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的：输入：x1,x2,…,xk。权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函

zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

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