Learing(Andrew)

Lucene其他查询方式

NumericRangeQuery3.指定字符串开头搜索PrefixQuery4.组合查询BooleanQueryNewmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId
andrew7676·2019-04-08 11:00

Lucene搜索功能

阅读更多1.对特定项搜索2.查询表达式：QueryParser3.分页实现Newmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId
andrew7676·2019-04-08 11:00

Lucene搜索功能

阅读更多1.对特定项搜索2.查询表达式：QueryParser3.分页实现Newmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId
andrew7676·2019-04-08 11:00

Lucene构建索引

阅读更多1.添加、删除、修改文档Newmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId:Lucene02Version
andrew7676·2019-04-08 11:00

Lucene构建索引

阅读更多1.添加、删除、修改文档Newmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId:Lucene02Version
andrew7676·2019-04-08 11:00

Lucene简介与实现

Lucene简介Lucece官网：http://lucene.apache.org/2.Lucene实现Newmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId
andrew7676·2019-04-08 10:00

Lucene简介与实现

Lucene简介Lucece官网：http://lucene.apache.org/2.Lucene实现Newmavenproject->Createasimpleproject->GroupId:com.andrew.luceneArtifactId
andrew7676·2019-04-08 10:00

【已解决】Ubuntu18.04 更新内核到4.19 后出现的网卡驱动失灵

于是开始了一番新的折腾.....一、查看当前内核及网卡相关信息内核版本：(base)andrew@G7-Ubuntu:~$uname-srLinux4.19.0-041900-g
Flying_Dutch·2019-04-04 17:09

史上最贱的数学题

我正在有选择性地拿过去Andrew和RichardGuy研究的一些立体问题做消遣。数值结果真是令人叹为观止。
算法与数学之美·2019-04-03 20:00

李宏毅机器学习笔记4：Brief Introduction of Deep Learning、Backpropagation(后向传播算法)

Lecture6:BriefIntroductionofDeepLearning本节课主要围绕DeepLearing三步骤：（
控球强迫症·2019-03-29 09:00

vgg16迁移学习transfer_learing

楼主最近学习莫烦大神的tensorflow教程，总结一下莫烦大神如何把vgg16的参数权重迁移过来首先，下载好vgg16的参数和权重下载后，是一个.npy后缀的文件，用numpy的load方法加载好，传给data_dict，data_dict相当于python中词典dictionaryself.data_dict=np.load(vgg16_npy_path,encoding='latin1').
eefresher·2019-03-27 16:19

Coursera Tensorflow week1 Introduction: A conversation with Andrew Ng

  笔记是对AndrewNg和LawrenceMorley的对话的翻译。其中相互寒暄的话就不做翻译了。下文中用NG作为AndrewNg的简称。  WelcometoTensorFlow,frombasicstomastery.Someofyoumayhavetakendeeplearningormachinelearningfrommeandlearnabouttheamazingthingsyo
herosunly·2019-03-23 20:08

吴恩达机器学习，深度学习笔记

最近在整理机器学习的知识，找了很久andrew的课程笔记。吴恩达的ML,DL系列课程不论对人工智能初学者还是已经有一定经验的想要进一步提高的MLer,DLer都是非常有帮助的。
小白的进阶之路·2019-03-22 22:03

卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）

原论文Gradient-BasedLearingAppliedtoDocumentRecognition
虚闻松声·2019-03-10 20:16

集成学习和Boosting原理总结

1.集成学习 集成学习(ensemblelearing)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多酚类器系统(multi-classifiersystem),基于委员会的学习(sommittee-baseslearing
Y_hero·2019-03-10 17:58

Redis数据结构

Key定义的注意点：不要过长，不要过短，统一的命名规范2.Redis数据结构之字符串类型赋值127.0.0.1:6379>setnameandrewOK取值127.0.0.1:6379>getname"andrew
andrew7676·2019-02-27 09:00

Redis数据结构

Key定义的注意点：不要过长，不要过短，统一的命名规范2.Redis数据结构之字符串类型赋值127.0.0.1:6379>setnameandrewOK取值127.0.0.1:6379>getname"andrew
andrew7676·2019-02-27 09:00

Andrew Chen 2018「用户增长」精选博客

增长黑客日报GrowthHackerDaily每天，我们会从全球近百个信息源中为你精心挑选3-5篇有价值阅读的文章，中英文都会有–不只局限在增长黑客相关话题，还包括营销策略、技术变现、个人能力提升等等。当然，还有彩蛋，大家拭目以待吧:)增长文章链接：关于用户增长领域的一切：2018精选集AndrewChen2018年文章合集——本着尝新的精神，我决定把所有2018年的文章全部转化为电子书PDF，你
雪球薅羊毛·2019-02-25 09:53

Shiro整合Spring

加密文档：http://shiro.apache.org/cryptography.html1)shiro加密解密2)shiro加密应用CryptographyUtil.javapackagecom.andrew.util
andrew7676·2019-02-20 09:00

图像跟踪算法--TLD算法（综述）

TLD算法全称为Tracking-Learing-Detection，是英国萨里大学的一个捷克籍博士生ZdenekKalal于2012年提出的一种单目标在线跟踪算法，与TLD算法有关的相关论文如下所示：
Noway_back·2019-02-17 21:07

20190131（尝试心理咨询）

青蛙：1.跟黄焕松同学通过电话非正规心理咨询2.管理自己的情绪，调整戒奶第四天的心境至平和3.回复Andrew邮件4.回复Hilary邮件小确幸：昨天跟郑永以及奇早教老师聊了早教，养育小孩就是不断学习的过程
Faye飞呀·2019-01-31 22:22

Multimodal Learing with Deep Boltzmann Machines

原文链接：http://papers.nips.cc/paper/4683-multimodal-learning-with-deep-boltzmann-machines.pdf这篇文章描述了一种深度玻尔兹曼机，用于学习由多种输入模态组成的数据生成模型。这样的模型可以用来提取将模态融合到一起的统一表示。这些表示对分类和信息检索任务都很有用。模型学习多模态输入空间上的学习概率密度。模型使用潜在变量
Dorothy_Xue·2019-01-22 14:53

【Learing OpenCV】win7+vs2017+OpenCV4.0.1环境配置

环境：操作系统：win7旗舰版（64bit）+VisualStudioCommunity2017+OpenCV4.0.1配置步骤:1、安装vs2017（百度安装教程）2、下载opencv（选择编译好的二进制文件），下载地址https://opencv.org/releases.htmleg.3、配置opencv3.1、安装opencv双击打开下载好的opencv-4.0.1exe文件，进行安装（其
洞庭渔人·2019-01-14 20:11

Andrew and Taxi(拓扑/dfs判环)

题意给定一个有环图，把这个图变成DAG可以将一些边反向，反向的cost为边权多条边反向为这些边边权的最大值求如何反向使cost最小，输出cost、边数和边集题解二分一个值ans，先不管比这个小的边权的边，取只有比这个大的边权的边和所有顶点的生成子图，二分出生成子图无环的最小值ans，dfs判环/拓扑判环均可//各写了一个然后对生成子图拓扑排序，再考察其余比ans边权小的边，若拓扑逆序则加入rev边
Code92007·2019-01-14 16:19

struts2防重复提交

阅读更多1.struts2防重复提交Student.javapackagecom.andrew.model;publicclassStudent{privateStringname;privateStringage
andrew7676·2019-01-14 08:00

struts2验证框架

为开发者提供了一套易用的验证框架，并可扩展；一般的验证都支持；新建项目HeadFirstStruts2Chap072.struts2内置验证2.1普通字段验证；2.2验证表达式；User.javapackagecom.andrew.model
andrew7676·2019-01-12 16:00

struts2配置result

type为redirect重定向3)type为chain链条4)type为redirectAction重定向到action5)result全局配置HelloAction.javapackagecom.andrew.action
andrew7676·2019-01-11 09:00

struts2拦截器

优点：通用功能的封装，提供了可重用性；新建项目HeadFirstStruts2Chap032.struts2预定义拦截器和拦截器栈HelloAction.javapackagecom.andrew.
andrew7676·2019-01-11 09:00

struts2分模块与action生命周期

阅读更多1.分模块struts.xml新建项目HeadFirstStruts2Chap02_04CheLiangAction.javapackagecom.andrew.action;importcom.opensymphony.xwork2
andrew7676·2019-01-11 09:00

struts2使用通配符与动态方法调用

阅读更多1.使用通配符新建项目HeadFirstStruts2Chap02_05GradeAction.javapackagecom.andrew.action;importcom.opensymphony.xwork2
andrew7676·2019-01-11 09:00

struts2配置struts.xml

abstract抽象包2)action配置nameaction名class处理类method方法新建项目HeadFirstStruts2Chap02_03ForeStudent.javapackagecom.andrew.action
andrew7676·2019-01-11 09:00

机器学习笔记（一）

笔记内容主要基于Andrew的StanfordMachineLearning公开课，以及当前在学习的一本书《强化学习精要——核心算法与TensorFlow实现》。
Armain·2019-01-11 00:16

struts2属性驱动与模型驱动

阅读更多1.struts2属性驱动与模型驱动user.javapackagecom.andrew.model;publicclassUser{privateStringuserName;privateStringpassword
andrew7676·2019-01-10 09:00

struts2处理传入多个值

阅读更多1.struts2处理传入多个值新建项目HeadFirstStruts2Chap02_021)处理数目不定的字符串HobbyAction.javapackagecom.andrew.action
andrew7676·2019-01-10 09:00

struts2引入ActionSupport

阅读更多1.struts2引入ActionSupportHelloWorldAction2.javapackagecom.andrew.action;importcom.opensymphony.xwork2
andrew7676·2019-01-10 09:00

struts2自动获取设置数据

阅读更多1.struts2自动获取设置数据新建项目HeadFirstStruts2Chap02，版本选择2.5HelloWorldAction.javapackagecom.andrew.action;
andrew7676·2019-01-10 09:00

一份书单

(美国)Andrew.W.A
不关风月·2019-01-05 12:24

HEXO: 给博文增加分类

增加分类属性步骤参考这篇文章→Hexo使用攻略-添加分类及标签问题1：在增加分类的时候部署失败yina:blogYina$hexodINFODeploying:gitINFOClearing.deploy_gitfolder
yiiina·2018-12-27 16:17

Java web页面form提交重定向sendRedirect到web页面

创建一个用于提交的jsp页面myForward.jspusername:2.创建处理请求的servlet，使用重定向sendRedirectMyForwardServlet.javapackagecom.andrew.servlet
andrew7676·2018-12-23 11:00

Andrew Ng ML(2)——linear regressing

linearregressingwithmultiplevariables(supervisedlearning)m:numbersoftrainingexamplesn:numbersoffeaturesx^(i):input(features)ofexample:valuesoffeaturejintraingexamplee.g.example，=2Hypothesis:(forconven
tmax·2018-12-19 17:10

Java web页面form调用servlet显示

阅读更多Javaweb使用jsp页面的form表单调用servlet直接显示1.创建一个类LoginServlet继承HttpServlet类LoginServlet.javapackagecom.andrew.servlet
andrew7676·2018-12-17 09:00

Andrew Ng教你如何引领公司进入AI时代

摘要：人工智能时代，企业转型遇到困难？看看AndrewNg的建议吧！AI（人工智能）技术就像100年前的电力一样，正准备改变每个行业。从现在到2030年，它将创造约13万亿美元的GDP增长。虽然它已经在谷歌，阿里巴巴，微软等领先的科技公司中创造了巨大的价值，但其他许多价值创造浪潮将超越软件领域。这个人工智能转型手册借鉴了我领导谷歌大脑团队和百度AI团队的感悟，AI在使谷歌和百度成为优秀的科技公司。
阿里云云栖社区·2018-12-17 00:00

MyBatis3注解的动态SQL

MyBatis3注解的动态SQL@InsertProvider@UpdateProvider@DeleteProvider@SelectProvider新建MyBatisPro04项目packagecom.andrew.mappers
andrew7676·2018-12-14 08:00

MyBatis3注解的动态SQL

MyBatis3注解的动态SQL@InsertProvider@UpdateProvider@DeleteProvider@SelectProvider新建MyBatisPro04项目packagecom.andrew.mappers
andrew7676·2018-12-14 08:00

MyBatis3注解的关系映射

阅读更多1.MyBatis3注解的关系映射1)一对一映射；2)一对多映射；packagecom.andrew.mappers;importorg.apache.ibatis.annotations.Select
andrew7676·2018-12-14 08:00

MyBatis3注解的关系映射

阅读更多1.MyBatis3注解的关系映射1)一对一映射；2)一对多映射；packagecom.andrew.mappers;importorg.apache.ibatis.annotations.Select
andrew7676·2018-12-14 08:00

MyBatis3使用注解配置SQL映射器

阅读更多1.MyBatis3使用注解配置SQL映射器新建MyBatisPro03项目packagecom.andrew.mappers;importjava.util.List;importorg.apache.ibatis.annotations.Delete
andrew7676·2018-12-14 08:00

MyBatis3使用注解配置SQL映射器

阅读更多1.MyBatis3使用注解配置SQL映射器新建MyBatisPro03项目packagecom.andrew.mappers;importjava.util.List;importorg.apache.ibatis.annotations.Delete
andrew7676·2018-12-14 08:00

Andrew Ng深度学习课程笔记阅读记录(1)：神经网络和深度学习

深度学习要想获得较好的性能体现，有两个条件：一是要训练一个足够大的神经网络以发挥数据量巨大的特点，二是需要很多的数据。小数据规模的训练集上，性能效果取决于特征工程的能力。2.损失函数是在单个训练样本上定义的，衡量的是算法在单个训练样本中表现如何；为了衡量算法在全部训练样本上表现如何，需要定义的是代价函数，代价函数是对m个样本的损失函数求和再除以m3.计算图：正向可以方便的计算代价函数J，反向可以方
yumiii_·2018-12-04 20:08

CNN中parameters和FLOPs计算

在这之前我们先看一下CNN的前向传播计算公式，便于理解什么是parameters和FLOPs，这里参考Andrew老师课堂上的课件，如下：前向传播过程其实就是将输入或上层输出左乘以一个，然后加上一个，最后使用合适的函数进行激活的过程
云浅书·2018-12-03 23:41
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