Andrew 第10页

把书中的SQL查询语误句调一下（《数据库系统概论--高等教育出版社》）

这里是一些学习的网站：想要明明白白了解SQL，不看ANSI的白皮书怎么行http://www.contrib.andrew.cmu.edu/~shadow/sql/编写SQ

yywbingo·2020-07-09 04:28

Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解

Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolutionandpooling，自己又去翻了翻CNN的相关东西。

weixin_30729609·2020-07-08 14:39

[C3] Andrew Ng - Neural Networks and Deep Learning

AboutthisCourseIfyouwanttobreakintocutting-edgeAI,thiscoursewillhelpyoudoso.Deeplearningengineersarehighlysoughtafter,andmasteringdeeplearningwillgiveyounumerousnewcareeropportunities.Deeplearningisal

weixin_30393907·2020-07-08 13:15

[C4] Andrew Ng - Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimizat.

AboutthisCourseThiscoursewillteachyouthe"magic"ofgettingdeeplearningtoworkwell.Ratherthanthedeeplearningprocessbeingablackbox,youwillunderstandwhatdrivesperformance,andbeabletomoresystematicallygetgoo

weixin_30384217·2020-07-08 13:38

Machine Learning--Andrew Ng--week 1

用了三个半天听完三组lecture内容，觉得只是一个introduction,而且试水不用任何字幕辅助，但是到做题发现，直接计算的，对中国学生来说就是高中甚至初中的数学；概念题，而且是多选概念题，简直就是地狱，听懂和明白意思差距很大，去百度搜国内大神做的笔记，才明白是怎么回事，但是被挂三次，都是3/5，不过。被虐到去谷歌那找答案，第五遍给我刷过去了，orz4.Letfbesomefunctions

jeniess·2020-07-08 11:28

Andrew Ng's deeplearning Course1Week2 Programming Questions（编程题）

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetBuildthegeneralarchitectureofalearningalgorithm,including:InitializingparametersCalculatingthecostfunctionanditsgradientUsinganoptimizationalgorithm(gradient

福尔摩栋·2020-07-08 10:35

取名技术活：有基督教意义的英文名

我们熟悉的Peter、Andrew、John等等其实都是圣经里面耶稣的大弟子。我列出了比较有代表性的、有基督教意义的英文名，供大家参考。Grace---有“优雅”的含义。

格拉森·2020-07-08 07:11

读"Autobiography of Andrew Carnegie"

一个人的命运真是奇妙。尤其是当这个人无论出身如何，处境多么艰难，他寻找到了向上向善的人生之路，并且抓住了时代稍纵即逝的机遇，把自己与时代的进步融为一体，那么他一生的命运就注定会成为一代传奇。工业时代的钢铁巨子，安德鲁·卡内基先生，就是这样一位在大时代里，把握住了自己人生方向，驾驶自己命运的一叶扁舟，勇立于时代浪潮之巅。是他，奠定了美国钢铁产业之基，是他的钢铁王国，使得美国摩天大楼林立的现代钢铁水泥

坚冰至_Monsol·2020-07-08 06:56

智活时代（2）

逢周五更新五“好，我们再来看这张表格……”，G城某商务写字楼会议室里，Andrew在做项目展示，Justin为Andrew传送数据。

智活实验室·2020-07-08 05:23

softmax分类器 python实现

utm_source=itdadao&utm_medium=referral算法算法参考的是Andrew的课件与这篇文章。具体实现的时候发现加入权重衰减效果会更好。

一只慢慢爬的小蜗牛·2020-07-07 22:05

AI大事件丨OpenAI启动Research2.0，AI破译怪异古老手稿

新闻AndrewNg正式启动1.75亿美元AI基金来源：TECHCRUNCH.COM链接：https://techcrunch.com/2018/01/30/andrew

大数据文摘·2020-07-07 20:37

面向对象的C语言编程-DynamicLinkageGenericFunctions--C语言中的偷梁换柱

clone``differ``sizeOf``main`总结`TIPS`DynamicLinkageGenericFunctions代码仓库[代码仓库]:https://github.com/zzu-andrew

Achou.Wang·2020-07-07 03:32

Stanford机器学习---第四讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation

所有内容均来自Standford公开课machinelearning中Andrew老师

Rachel-Zhang·2020-07-07 02:31

RMSprop、动量梯度下降法与Adam优化 [Andrew Ng 深度学习笔记]

如图：对于蓝色的情况，由于梯度下降时来回摆动，导致收敛很慢若增大学习率，结果可能偏离函数的范围，如紫色的情况。为了避免摆动过大，就必须使用较小的学习率，进一步降低了收敛速度我们希望的是在纵轴上减缓学习，在横轴上加快学习，如红色的情况。有多种方法可以实现动量梯度下降法（Momentum）此处用了指数加权平均的更新方法因为纵轴有许多摆动，在求平均的时候都可以被抵消，最后几乎等于0，所以纵轴的学习被减缓

Originum·2020-07-06 23:27

[C1] Andrew Ng - AI For Everyone

AboutthisCourseAIisnotonlyforengineers.IfyouwantyourorganizationtobecomebetteratusingAI,thisisthecoursetotelleveryone--especiallyyournon-technicalcolleagues--totake.Inthiscourse,youwilllearn:Themeanin

weixin_30925411·2020-07-05 22:49

Opencv 使用 GrabCut 算法进行交互式前景提取

GrabCut算法原理，使用GrabCut算法提取图像的前景•创建一个交互是程序完成前景提取原理 GrabCut算法是由微软剑桥研究院的Carsten_Rother，Vladimir_Kolmogorov和Andrew_Blake

Xiaoli_Coding·2020-07-05 15:30

DeepLearning.AI 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 Week3 6 -11

超参数调试、正则化以及优化Week36-11目录BatchNorm为什么奏效测试时的BatchNormSoftmax回归如何训练一个Softmax分类器深度学习框架BatchNorm为什么奏效从表象上理解，Andrew

scanf_yourname·2020-07-05 11:44

Andrew and Taxi(二分+拓扑)

给n个点，m条边，然后每个边有个权值，然后需要把一些边反向使得图中无环，问你需要反向的边的最大边权最小是多少？写这题需要知道拓扑排序的一个应用，当原图是无环的，在a，b两点之间加一条有向边，还得保证图是环的，加的边的方向取决与topo[a],topo[b],若topo[a]usingnamespacestd;#definelsrtpii;constintinf=2e9;constintmaxn=1

MARS·2020-07-05 07:01

基于Andrew ng课后作业6，matlab实现svm算法的垃圾邮件分类器（spam classifier）

零、背景matlab也不熟，python也不熟。机器学习没入门。啥也不会。我们的目标是：获得数据集--->构造字典--->获得特征向量X,y--->训练模型--->预测数据。一、邮件数据下载http://spamassassin.apache.org/old/publiccorpus/各压缩包内容在该网站上readme.html都有介绍。我使用了spam_2，hard_ham和easy_ham。（

LettyLin·2020-07-04 22:04

Andrew Gasparovic2017年谷歌开发者大会（机器学习与TensorFlow）视频连接

AndrewGasparovic2017年谷歌开发者大会（机器学习与TensorFlow）谷歌大神带你十分钟看懂TensorFlowTensorFlow是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。今天DT君给大家推荐的这个视频（及文字实录），是2017年谷歌开发者大会欧洲站上，谷歌研究院工程师And

路易三十六·2020-07-04 06:19

Andrew and Taxi （二分+拓扑排序）

题目链接：http://codeforces.com/contest/1100/problem/E题目大意：给出一个n个点，m条边的有向图。每条边都有边权，现在要求翻转若干条边的方向，使得这个图变成一个DAG，问要如何翻转边，才能使得被翻转的边中最大的权值最小化。题目思路：比赛的时候看了半天也没看懂这个题目第一问要输出的是什么，所以就直接跑去死磕F题了（最后F题也没磕出来，真的菜QAQ）这个题由于

破晓③·2020-07-04 06:48

机器学习-分类和逻辑回归

这里用到的数据是Andrew老师在coursera授课时作业中的数据，由于上传过程中公式格式有点乱，因此省掉了原理部分，具体的可以看Andrew老师的授课视频和讲义。

Vico_Men·2020-07-02 17:36

什么是黑帽SEO：黑帽seo和白帽seo的效果和区别

黑帽seo最早由2004年12月13日在美国的芝加哥举办的搜索引擎战略大会上，搜索引擎优化专家Andrew

qq_17024305·2020-07-02 16:31

无人驾驶算法学习（七）：基于事件的视觉里程计

GuillermoGallego,TobiDelbr¨uck,GarrickOrchard,ChiaraBartolozzi,BrianTaba,AndreaCensi,StefanLeutenegger,Andrew

su扬帆启航·2020-07-02 13:28

Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)

AndrewNg机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)之前看过一遍，但是总是模模糊糊的感觉，也刚入门，虽然现在也是入门，但是对于一些概念已经有了比较深的认识（相对于最开始学习机器学习的时候）。所以为了打好基础，决定再次学习一下AndrewNg的课程，并记录笔记以供以后复习参考。1.内容概要Introduction什么是机器学习监督学习非监督学习LinearRegressionw

marsggbo·2020-07-02 11:54

coursera Machine learning Andrew NG 笔记（一）

tachikoman·2020-07-02 07:15

Stanford机器学习---第十一讲.异常检测

之前一直在看Standford公开课machinelearning中Andrew老师的视频讲解https://class.coursera.org/ml/class/index同时配合csdn知名博主RachelZhang

小灰兔呼噜噜·2020-07-02 07:55

Coursera上的Andrew Ng《机器学习》学习笔记Week2

Coursera上的AndrewNg《机器学习》学习笔记Week2作者：雨水/家辉，日期：2017-01-18，CSDN博客：http://blog.csdn.net/gobitanLecture1:LinearRegressionwithMultipleVariables多元线性回归多个参数的线性回归与单参数并没有特别不同。但有一点有所不一样：当有多个参数的时候，如果两个参数的尺度差异太大，会导

gobitan·2020-07-02 01:51

对冲基金经理的告别信 (ZT)

写信的人叫Andrew，是加州对冲基金LahdeCapital的基金经理。去年做空次贷，使得他的基金年回报高达866%。今年他决定牛放桃林，马勒戈壁，关掉基金回家追寻逝水流年，就写了

g9yuayon·2020-07-02 00:12

SQLServer中的 dbo

例如，如果用户Andrew是固定服务器角色sysadmin的成员，并创建表T1，则表T1属于dbo，并以dbo.

Alone_in_·2020-07-01 07:40

监督学习之Logistic regression——Andrew Ng机器学习笔记（二）

内容提要这篇博客的主要内容有：-介绍欠拟合和过拟合的概念-从概率的角度解释上一篇博客中评价函数J(θ)为什么用最小二乘法-局部加权线性回归（LocallyWeightedLinearRegression(LWR)）-逻辑回归（Logisticregression）-感知器学习算法（Theperceptronlearningalgorithm）欠拟合与过拟合我觉得欠拟合和过拟合都是从拟合的逼近训练集

A_cainiao_A·2020-07-01 07:32

You are rubbing salt in her wounds

(阎成席原创口语系列教材)【Andrew’sNote】I’msurenoneofyouhaveevertriedthis,butifyouputsaltintoanopenwounditreally,reallyhurts.Weusethisphrasemetaphoricallytodescribewhatharsh

阎先生·2020-07-01 05:46

Coursera “机器学习 - Andrew Ng”（前7.5周）总结

嘉伟森的猫·2020-07-01 01:59

Machine Learning(Andrew)Week5

NeuralNetworks:Learning神经网络的表示上一周说到神经网络的表示:有如下公式：如果增加隐藏层，就是增加如果是多元分类的话，就是在最后hθ(x)变多。如，三类的分类：现在，要做学习了，所以需要看成本函数。回顾逻辑回归中的成本函数：神经网络的成本函数却要复杂很多：在hθ(x)部分，有k类；θ部分，有L层，是第l层第i个单元到l+1层第j个单元的θ。反向传播算法（Backpropag

DanaMeng·2020-06-30 18:12

对话吴恩达（Andrew Ng）：超级大咖深度解析人工智能以及如何成为已经数据挖掘工程师

4月14日对话吴恩达（AndrewNg）：超级大咖深度解析人工智能的发展现状与未来沙龙实录2016-04-16机器学习研究会数盟【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区，聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域，业务范围：线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【优惠倒计时】数据定义未来，2016年5月12日-14日DTCC2016中国数据库技术大会登陆北京！4月20日前输入数盟专属购票优惠码iir46

learn deep learning·2020-06-30 18:20

斯坦福大学(Andrew Ng)机器学习课程讲义

斯坦福大学(AndrewNg)机器学习课程讲义分类：模式识别2012-12-1314:213076人阅读评论(0)收藏举报http://see.stanford.edu/see/courseinfo.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.ht

learn deep learning·2020-06-30 18:14

安装Cython教程

背景介绍：为了评价我的显著模型是否好用，我采用了DSS的评测代码这是DSS作者的网址链接：https://github.com/Andrew-Qibin/SalMetricSalMetric就是评测测试出来的显著图效果好坏的方式使用这个评测代码需要安装如下两个

显著性检测-Archerzjc，·2020-06-30 18:06

http://www.52nlp.cn/tag/tensorflow Andrew Ng (吴恩达) 深度学习课程小结 tensorflow

http://www.52nlp.cn/tag/tensorflowAndrewNg(吴恩达)深度学习课程小结2条回复AndrewNg(吴恩达)深度学习课程从宣布到现在大概有一个月了，我也在第一时间加入了这个Coursera上的深度学习系列课程，并且在完成第一门课“NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）”的同时写了关于这门课程的一个小结：AndrewNg深

zhang405744522·2020-06-30 13:38

香草的魔咒

"Andrew"，妈妈说到，"去把那边的甜菜框搬过来，这边有位太太要买。"Andrew放下手里的图册，走到摊位边。“是的，妈妈。”一边将装有甜菜的竹筐费劲儿挪到摊面上。

Daring_dd·2020-06-30 12:28

吴恩达（Andrew Ng）《机器学习》课程笔记(1): 第1周——机器学习简介，单变量线性回归——梯度下降法

吴恩达（AndrewNg）在Coursera上开设的机器学习入门课《MachineLearning》：课程地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning目录一、引言1.1、机器学习（MachineLearning）2.1、监督学习（SupervisedLearning）（1）什么是监督学习？（2）监督学习分类：3.1、无监督学习（Unsuper

TechArtisan6·2020-06-30 12:23

吴恩达机器学习第一周编程题参考答案

/download.csdn.net/download/yhf2333/10684934语言：OctaveTips：一维梯度下降：1.gradientDescent函数中，更新theta要同步，（原因Andrew

ValenciaZada·2020-06-30 07:03

网络笔记

这些天在读《计算机网络》(Andrew著，潘爱民译)、《计算机网络：自顶向下方法》、《TCP/IP详解卷1》，记了一点笔记。0.层网络是分层的，每层都只依赖其直接下层。

安静的书桌·2020-06-29 21:11

计算机网络（第五版）Andrew S.Tanenbaum——学习笔记Key-point-1.4

第1章引言————————本文为作者原创，转载请注明出处————————此系列为本人的学习笔记，欢迎大家在留言区对概念进行拓展延伸，甚至纠错讨论！1.4参考模型1.4.1OSI参考模型1.OSI参考模型本身并不是一个网络体系结构——他没有定义每一层的服务和所用协议；2.物理层：关注在一条信道上传输原始比特；3.（1）数据链路层：主要任务：原始的传输设施——>没有漏检传输错误的线路（将真实的错误掩饰

wjrforcyber·2020-06-29 19:49

斯坦福大学公开课机器学习课程（Andrew Ng）九经验风险最小化

课程概述：1.偏差/方差（Bias/variance）2.经验风险最小化（EmpiricalRiskMinization，ERM）3.联合界引理与Hoeffding不等式4.一致收敛（UniformConvergence）一、偏差/方差偏差与方差对应的仍然是过拟合与欠拟合的问题，本篇主要解决的问题就在于构建一个模型，对何时出现过拟合和欠拟合进行说明。关于过拟合与欠拟合的问题，前面已经讲过，这里在稍

一路前行1·2020-06-29 17:35

吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络训练（python实现）

MachineLearning(Andrew)ex4-NeuralNetworksLearning椰汁笔记NeuralNetworks1.1Visualizingthedata1.2Modelrepresentation

生榨的椰汁·2020-06-29 11:34

Machine Learning By Andrew Ng (5)

NotesonMachineLearningByAndrewNg(5)Clickheretoseepreviousnote.NeuralNetworks:RepresentationNon-linearhypothesesNon-linearclassificationYoumayusepolynomialfeaturestofindanidealclassifier,butwhenwehavel

我是全宇宙ENERGE的总量·2020-06-29 07:22

Note on Machine Learning by Andrew Ng （吴恩达机器学习笔记英文版）

MachineLearningByAndrewNg（吴恩达机器学习笔记英文版）这是我记录的吴恩达机器学习的课堂笔记。但是我记录的是英文版，所以如果有什么地方记录不准确，希望大家指出。另外，我也见到了中文版的笔记，但是只有第一章。学习了中文版后，我打算在学习ML之余，结合我自己的理解，不断更新这个笔记。有人觉得ML很难，但是我要说明一点。作为XDU的大一学生，我在第一年的结束时，高数总评93期末98

我是全宇宙ENERGE的总量·2020-06-29 07:21

CVPR2020-优于空间池化的Strip Pooling方式 | Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing

程明明组的论文，针对问题和解决方案都比较直接，相关代码也已经开源了论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.13328.pdfGithub：https://github.com/Andrew-Qibin

chenzy_hust·2020-06-29 03:24

Coursera 吴恩达 Andrew Ng，深度学习 deeplearning

最近吴恩达的深度学习第五门课序列模型终于出来了，我抽了一些时间，刚刚完成了课程，不得不说，Ng的第五门课我还是很满意的，视频和作业都很不错，作业内容也很前沿，比如Emogify和triggerworddetection，再加上我最近沉迷小爱同学，因此尤其对triggerworddetection比较感兴趣233.准备抽时间用我的渣电脑搞一波自己的数据集并训练一波。我也特地把Ng的深度学习课程整理放

kurumi233·2020-06-29 03:27

关于SVM核函数的选择

上网搜索了一下，Andrew的说法是：1.当样本的特征很多时，特征的维数很高，这是往往样本线性可分，可考虑用线性核函数的SVM或LR（如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的

weixin_37141955·2020-06-28 19:49

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