D.Silver课程笔记第27页

吴恩达深度学习课程笔记

1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、激活函数、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.

劳埃德·福杰·2023-01-15 16:17

《电磁场与电磁波》课程笔记（一）——矢量与坐标系

第一课课程主要内容只上前五章前言电场磁场电磁波物质属性电磁场与电磁波是客观存在的一种物质，因为它具有物质的两种重要属性：能量和质量。但是，电磁场与电磁波的质量极其微小，因此，通常仅研究电磁场与电磁波的能量特性。场与介质电磁场与电磁波既然是一种物质，它的存在和传播无需依赖于任何介质.当空间存在介质时，在电磁场的作用下介质中会发生极化与磁化现象，结果在介质中又产生二次电场及磁场，从而改变了介质中原先的

Sandwich66·2023-01-15 13:22

吴恩达机器学习课程笔记（持续更新ing）

1.1什么是机器学习？定义：机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。解释：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高。例如：跳棋游戏E：程序与自己下几万次跳棋T：玩跳棋P：与新对手玩跳棋时赢的概率1.2监督学习定义：给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的就是给出更多的正确答案。回归问题：目的：预测连续的数值例如：

最爱吃兽奶638·2023-01-15 11:15

Elasticsearch分布式引擎7.x,2021黑马详细课程笔记

文章目录一、ES的一些概念1.1索引和映射ELS与Mysql的对比2.创建索引库：2.1mapping映射属性2.2索引库的CRUD2.2.1创建索引库和映射2.2.2查询数据库：2.2.3修改索引库，添加新字段2.2.4.删除索引库2.2.5总结3.文档操作3.1.新增文档查询文档3.3删除文档3.4修改文档3.4.2只修改Id匹配的文档中的部分字段3.5总结4RestAPI--javaClie

要去北上广的sakura·2023-01-15 07:27

Andrew Ng Machine Learning 专题【Introduction】

此文是斯坦福大学，机器学习界superstar—AndrewNg所开设的Coursera课程：MachineLearning的课程笔记。力求简洁，仅代表本人观点，不足之处希望大家探讨。

IronYoung·2023-01-14 11:46

蓝桥杯单片机学习笔记

目录前言一、基础代码二、相关特殊功能寄存器三、课程笔记

m0_63848870·2023-01-14 08:36

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(7)第二课改善深层神经网络-第三周超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）

第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization)第三周超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparametertuning）文章目录第二门课改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(ImprovingDeepNeural

geekxiaoz·2023-01-14 07:09

机器学习 | 李宏毅课程笔记（一）基本概念

什么是机器学习？让机器具备自动找到一个函数function的能力（函数f输入x—输出f(x)）应用函数输入函数输出语音识别声音信号音频对应文字图像分类图片图片内包含内容AlphaGo下围棋黑白棋的位置下一步应该落子的位置2.机器学习的三大任务任务函数输出实例Regression回归连续数值PM2.5预测Classification分类二分类（BinaryClassification）离散的值（从设

Hygge0+·2023-01-11 20:06

【深度学习】02-01-机器学习任务攻略-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

02-01-机器学习任务攻略FrameworkofMLGeneralGuideLargeLossonTrainingDataSolution1:ModelBias（MakeYourModelComplex）Solution2：OptimizationIssueWhichOne?GainingtheinsightsfromcomparisonStartfromshallowernetworks(or

暖焱·2023-01-11 20:04

利用fft计算时域卷积重叠法保留_【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 06 光栅化 2 (反走样)...

1.回顾和本节摘要1.1上一节内容回顾ViewingView+Projection+Viewport（将cuboid变换到屏幕空间）RasterizingtrianglesPoint-in-triangletestAliasing：像素引起的锯齿状失真。1.2本节内容概要：AntialiasingSamplingtheoryAntialiasinginpracticeVisibility/occl

weixin_39747568·2023-01-11 13:04

CPT101-Computer Systems 课程笔记

关于汇编的知识请移步文章AssemblyLanguage文章目录1.Overview2.I-OProcess2.1Input-Process-OutputModel2.2VonNeumannModel2.3Harvardarchitecture3.MachineinstructionsandHLL3.1Translation3.2Codesharingandreuse4.Data,Informat

SP FA·2023-01-10 16:03

Discrete Optimization课程笔记(5)—混合整数规划

目录1.MIP介绍(MixedIntegerProgram)Case1:WarehouseLocationCase2:KnapsackProblem(BranchandBound)2.MIP模型(modeling)Case3:ColoringProblem(Big-MTransformation)3.割平面法(Cuttingplanes)4.多面体切割(PolyhedralCuts)Case4:N

bujbujbiu·2023-01-10 15:19

Discrete Optimization课程笔记(4)—前沿与工具

目录1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)Case1:带时间窗的非对称TSP(AsymmetricTSPwithTimeWindows)2.列生成算法(ColumnGeneration)Case2:CuttingStock3.优化工具汇总1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)大规模邻域搜索是局部搜索和CP/MIP的结合，例如CP和局部搜索

bujbujbiu·2023-01-10 15:19

Deep Learning Specialization课程笔记——深度学习介绍

第一门课：神经网络和深度学习，会包含四周的课程，将学习如何建立神经网络，包括深度神经网络，以及如何用数据训练它。在这门课的结尾，将建立一个神经网络识别猫。whatisaneuralnetwork?一张图解释什么是ReLU函数，就像房价预测的曲线是一样的：（同时这张图展示了什么是单个的神经元neuron）影响房价的不同因素共同决定了housingprice：（这时，输入x参数是大小，卧室数量，邮政编

韬光养晦气·2023-01-09 00:17

吴恩达深度学习工程师系列课程笔记（Deep Learning Specialization - deeplearning.ai）

深度学习笔记导航前言传送门完结感想前言选择吴恩达的深度学习视频作为入门是明智的选择，我对比过包括动手学深度学习在内的一些入门资料，感觉还是吴恩达的最为通俗易懂，虽然他在RNN那部分讲的一般，但是即使是这样，也是讲的比较好的。唯一的不太友好的点大概就是英文，好在b站有字幕版本的视频，刚开始可以开0.75倍速，虽然有字幕，但是我还是推荐把英文都听了，一方面锻炼听力，另一方面，字母还是差强人意，关键的部

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-09 00:42

cs223w课程笔记7-GNN2

GNN=message+aggregationMSG可以是一个线性变换，注意hvl{h_v}^lhvl利用了v结点本身的信息。经典的GCNLayers:这里的hvlh_v^lhvl没有利用hvl−1h_v^{l-1}hvl−1的信息，下一种方法GraphSAGE进行了改进，把hN(v)lh_{N(v)}^lhN(v)l的信息与hvl−1h_v^{l-1}hvl−1的信息连接起来，这里的concat

fVector·2023-01-08 19:06

系统辨识课程笔记

第一次课现代控制理论有哪些部分组成辨识、状态估计、控制理论辨识方法主要采用什么技术数理统计的技术系统辨识的定义系统辨识是根据系统的输入/输出时间函数，确定系统行为的数学模型，是现代控制理论的一个分支。辨识模型具有（近似）性、（唯一）性，辨识方法亦有（多样）性。辨识采用的测量数据的特点是什么有噪声，有随机性辨识方法的分类经典辨识方法（非参数辨识）：阶跃相应辨识方法、脉冲相应辨识方法、频率相应辨识方法

mez_Blog·2023-01-08 07:44

深度学习课程笔记——回归、精灵宝可梦案例

目录1RegressionCase1.1CurrentCase1.1.1Senario1.1.2Task2RegressionSteps2.1DesignAModel2.2GoodnessOfFunction2.2.1ErrorSurface2.3BestFunction2.3.1GradientDescent3ModelSelection4RedesignTheModel4.1Backtoste

chelsea_tongtong·2023-01-08 07:38

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

文章目录一、序列标注二、全连接神经网络三、Window四、Self-Attention自注意力机制4.1简介4.2运行原理4.3QKV五、Multi-HeadSelf-Attention多头注意力机制5.1运算原理5.2PositionalEncoding六、其他应用6.1语音识别6.2图像处理6.3CNN与Self-Attention的比较6.4RNN与Self-Attention的比较6.5S

WSKH0929·2023-01-07 09:09

【深度学习】04-01-自注意力机制（Self-attention）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

04-01-自注意力机制Self-attention模型输入文字处理语音处理Graph模型输出类型一：一对一（SequenceLabeling）类型二：多对一类型三：多对多（由模型自定seq2seq）一对一类型：序列标注问题-无上下文信息序列标注问题-解决方法一：滑动窗口相邻向量信息序列标注问题-解决方法二：Self-attentionSelf-attention如何保证每个输出都能分析所有输入上

暖焱·2023-01-06 20:24

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - 各式各样神奇的自注意力机制（Self-Attention）变型

文章目录一、Self-Attention各式各样的变型二、Howtomakeself-attentionefficient？三、Notice四、LocalAttention/TruncatedAttention五、StrideAttention六、GlobalAttention七、ManyDifferentChoices八、CanweonlyfocusonCriticalParts?8.1Clus

WSKH0929·2023-01-06 20:21

Transformer由来——A Tutorial of Transformers课程笔记

邱锡鹏老师在B站上的Transformer课程将Transformer的来历讲的非常清楚，可谓Transformer最佳答疑解惑。本篇记录下课程的一些笔记和思考，欢迎大家讨论。参考资料：1.Transformers课程：https://www.bilibili.com/video/BV1sU4y1G7CN/2，论文："Attentionisallyouneed."https://arxiv.org

Eva_Hua·2023-01-06 13:52

项目经理是怎样炼成的？

课程笔记项目经理是怎样炼成的？

静尾·2023-01-06 13:05

NTU 课程目录

ERICntuERIC课程笔记_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客NTU课程笔记：ERIC1welcoming&introduction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客ntu课程ERIC（2

UQI-LIUWJ·2023-01-05 19:58

【深度学习】CNN卷积神经网络-百度课程笔记

2020.5.20笔记整理卷积卷积核就是一个二维矩阵，通过在原始图片上滑动同时与原图对应位置元素相乘再相加的操作，求得输出图片，因此显然卷积操作保留了原图的空间信息，卷积和的参数个数与输入图片大小无关（只用全连接的缺点）卷积核一般选择奇数矩阵，例如1x1，3x3卷积算子还要加上偏置项（用于改变偏置大小）设输入图片大小为HxW，卷积核大小为khxkw∴原始输出图片大小为Hout=H-kh+1Wout

QFNU_AtomicDlevel·2023-01-05 15:19

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-支持向量机SVM

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学周晓飞老师的机器学习”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门MachineLearning吧目录思想与数学原理软间隔与硬间隔对偶问题核函数方法思想与数学原理

vector<>·2023-01-05 08:06

CS231n KNN笔记

CS231nKNN笔记文章目录CS231nKNN笔记1.参考课程笔记翻译2.笔记内容摘录2.1.最近邻和K-近邻思想简述2.2准确率2.3.

Cc1924·2023-01-04 11:36

【抗疫不出门】李宏毅教授机器学习课程笔记三——攻击和防御

这一讲是：AttackandDefense视频地址Attack讲的是如何攻击机器学习Defense讲的是如何来抵御这个攻击攻击是比较容易的（现有的很多机器学习模型都容易被攻击）。防御却比较困难（如何有效防御，还有很远的路要走）。文章目录1动机2Attack2.1什么是机器学习攻击2.2Attack的损失函数和约束条件2.2.1损失函数2.2.2约束条件2.3如何解Attack这个优化问题举个例子试

humuhumunukunukuapua·2023-01-04 09:11

李宏毅《机器学习》课程笔记（作业六：对抗攻击）

为了将机器学习在实际生活中应用上，需要考虑一些恶意攻击。无目标攻击：攻击的时候，固定模型参数，希望调整输入数据，使得效果越差越好有目标攻击：不仅跟原来的答案越远越好，而且要跟希望的错误答案越接近越好限制是我们输入的攻击的数据跟正常的数据非常接近。那么怎么找输入数据呢？还是用梯度下降。考虑距离限制以后需要一个修改版的梯度下降，每次做了梯度下降以后判断是否符合距离条件，如果不符合等比例缩小就可以了。F

逝水留痕9611·2023-01-04 09:40

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-线性鉴别分析：Fisher判别

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学周晓飞老师的机器学习”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门MachineLearning吧目录线性鉴别的思想目标函数类别间距离类别内距离求解最佳投影方向要讲清楚

vector<>·2023-01-03 21:38

matlab用relu函数优化逻辑回归_吴恩达老师课程笔记系列第 29节 -逻辑回归之高级优化 (5)...

第29节-逻辑回归之高级优化(5)参考视频:6-6-AdvancedOptimization(14min).mkv在上一个视频中，我们讨论了用梯度下降的方法最小化逻辑回归中代价函数J(θ)。在本次视频中，我会教你们一些高级优化算法和一些高级的优化概念，利用这些方法，我们就能够使通过梯度下降，进行逻辑回归的速度大大提高，而这也将使算法更加适合解决大型的机器学习问题，比如，我们有数目庞大的特征量。现在

weixin_39607474·2023-01-03 12:44

MIT_线性代数笔记_10_四个基本子空间

MIT公开课：GilbertStrang《线性代数》课程笔记（汇总）Lecture10:Thefourfundamentalsubspaces课程10：四个基本子空间四个基本子空间设A是一个m×n维矩阵

诗意de栖居·2023-01-03 09:39

线性代数导论10——四个基本子空间

本文是GilbertStrang的线性代数导论课程笔记。

leifenglian·2023-01-03 09:05

【学习笔记】尚硅谷-Redis6 2.Redis配置文件和事务

本博客为尚硅谷课程笔记，课程来源：【尚硅谷】Redis6入门到精通超详细教程_哔哩哔哩_bilibili部分参考博文：Redis6从入门到精通文章目录Redis配置文件发布和订阅Jedis操作Jedis

Morejay·2023-01-02 07:06

【学习笔记】尚硅谷-Redis6 1.Redis入门及数据类型介绍

本博客为尚硅谷课程笔记，课程来源：【尚硅谷】Redis6入门到精通超详细教程_哔哩哔哩_bilibili部分参考博文：Redis6从入门到精通文章目录NoSQL与Redis概述NoSQL简介Redis介绍与安装常用

Morejay·2023-01-02 07:34

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.2 新手村（分类）

目录6-1分类6-2假设陈述6-3决策界限decisionboundary6-4代价函数6-5简化代价函数与梯度下降6-6高级优化算法6-7多元分类：一对多7-1过拟合问题7-2代价函数7-3线性回归的正则化7-4logistic回归的正则化温故而知新~~~~6-1分类1.内容：当预测的变量y是一个离散值（012345.。。）情况下的分类问题，逻辑（logistic）回归算法，当今最流行、最广泛使

玉一·2023-01-01 13:20

吴恩达《机器学习》课程笔记

机器学习机器学习分类：主要分为监督学习和无监督学习两类。1.监督学习：回归（regression）问题：线性回归分类（classfication）问题：logistic回归，神经网络，SVM2.无监督学习：聚类（cluster）问题：k-means降维问题：主成分分析（PCA）异常检测问题———————————————————————————————————————优化算法一般的监督学习步骤：0.

遠坂凜·2023-01-01 13:16

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案1.LogisticRegression前面说的单变量线性回归模型和多变量线性回归模型，它们都是线性的回归模型。

bigface1234fdfg·2023-01-01 00:16

吴恩达课程笔记-第二课高级学习算法（主讲神经网络）

目录概论神经网络模型基本建立流程神经网络前向传播基于TensorFlow的模型训练过程（基础版-模型，策略，算法）神经元的激活函数选择为什么要使用激活函数？激活函数-softmax回归多类别分类问题-softmax一般神经网络模型-隐藏层用ReLU,输出层用SoftmaxTensorflow中损失函数计算产生的精度误差问题（Tensorflow代码-改进版）多标签分类问题（Multi-labelc

Lofty_goals·2022-12-31 12:05

Udacity机器人软件工程师课程笔记（五）-样本搜索和找回-基于漫游者号模拟器-自主驾驶

9.自主驾驶在接下来的环节中，我们要实现漫游者号的自动驾驶功能。完成这个功能我们需要四个程序，第一个为感知程序，其对摄像头输入的图片进行变换处理和坐标变换使用。第二个程序为决策程序，功能是帮助漫游者号根据当前条件和状态进行相应的决策，以实现漫游者号前进，后退，转向等功能。第三个是支持程序，来定义一些关于漫游者号状态的类等。最后为主程序，来调用三个函数对漫游者号进行控制的。Udacity提供的初始程

Stan Fu·2022-12-30 20:45

1.语法与入门-pytorch与自然语言处理

课程链接：Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理【黑马程序员】_哔哩哔哩_bilibili本系列是自己记的课程笔记pytorch概念与基本元素是基于numpy的科学计算包，提供使用GPU能力的深度学习平台关键元素

还我的鸭脖！·2022-12-30 08:14

yxc算法课程笔记

这里写目录标题快速排序堆排序归并排序大数加法大数减法大数乘法大数除法二维前缀和二维差分双指针求最长不重复子串区间合并kmp算法trie树插入并查询单词并查集实现1.判断两个元素是否属于同一个集合2.将两个集合合并DFS和BFSDFS实现全排列DFS实现八皇后BFS求走出迷宫的最短路径（左上走到右下）质数质数的判定：o（sqrt（n）复杂度）短除法给一串数，筛选其中的质数快速幂简单快速幂快速排序#i

mallocbict·2022-12-29 20:00

机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记8 --- Noise and Error

课程主页课程视频和PPT上一节课，我们主要介绍了VCDimension的概念。如果Hypothesesset的VCDimension是有限的，且有足够多N的数据，那么,同时能够找到一个hypothesis使它的,那么就能说明机器学习是可行的。本节课主要讲了数据集有Noise的情况下，是否能够进行机器学习，并且介绍了假设空间H下演算法A的Error估计。目录1.NoiseandProbabistic

CoreJT·2022-12-29 19:15

【MindStudio训练营第一季】课程笔记

【MindStudio训练营第一季】课程笔记新手班课程零基础入门之后，可以了解AI应用的开发流程。使用MindStudio可视化完成流程编排，迅速上手昇腾AI应用开发。

weixin_48453538·2022-12-29 19:04

知识图谱系统课程笔记（二）——知识抽取与挖掘

知识图谱系统课程笔记（二）——知识抽取与挖掘文章目录知识图谱系统课程笔记（二）——知识抽取与挖掘OWL、RDF与RDFS关系知识抽取任务定义和相关比赛知识抽取技术知识获取关键技术与难点知识抽取的子任务实体抽取命名实体识别非结构化数据的实体抽取序列标注方法

微莱羽墨·2022-12-29 19:33

【深度学习】03-04-Spatial Transformer Layer（选修）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

03-04-SpatialTransformerLayer（选修）不变性为什么CNN有transitioninvariant?1卷积2池化CNN并不是完全transitioninvariantCNN有不完全transitioninvariant无scalinginvariant无rotationinvariantSpatialTransformerLayerSTL概览STN如何实现Transfor

暖焱·2022-12-29 15:21

python写篮球游戏_程序员们把“蔡徐坤打篮球”写成了一个游戏

原标题：程序员们把“蔡徐坤打篮球”写成了一个游戏github一直是一个人才辈出的地方从“杨超越杯编程大赛”到“清华课程笔记”无数令人惊叹“还能这样”的项目都源于在github上默默求star的程序员们近期由于

weixin_39810441·2022-12-29 11:48

Coursera课程Big Data Analysis with Scala and Spark Week 1笔记

Coursera上的spark课程笔记。spark为什么快把尽可能多的不可变数据存到内存里，记录对数据的一系列操作。如果某个节点出现问题，重新执行一遍操作即可还原结果，无需太多的磁盘操作。

zhang35·2022-12-29 10:05

PaddlePaddle - 人脸关键点检测课程笔记

文章目录一、问题定义二、数据准备2.2查看图像2.3数据集定义作业1：自定义Dataset，完成人脸关键点数据集定义2.4训练集可视化2.5Transforms作业2：实现自定义ToCHW2.6使用数据预处理的方式完成数据定义三、模型组建3.1组网可以很简单作业3：根据上图，实现网络结构3.2网络结构可视化四、模型训练4.1模型配置4.2自定义评估指标作业4：实现模型的配置和训练4.2模型训练4.

鱼不辞水·2022-12-28 18:00

机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记7 --- The VC Dimension

课程主页课程视频和PPT前几节课着重介绍了机器能够学习的条件并做了详细的推导和解释。机器能够学习必须满足两个条件：假设空间H的SizeM是有限大的，即当N(D的大小)足够大时，那么对于假设空间中任意一个假设h，有.利用演算法A从假设空间H中，挑选一个最好的h，记为g，使得,则。这两个条件，正好对应着test和trian两个过程。train的目的是使损失期望;；test的目的是使将算法用到新的样本时

CoreJT·2022-12-28 12:22

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