Lecture 第15页

David Silver UCL强化学习课程学习笔记五之Model-Free Control 无模型控制

Lecture5:Model-FreeControlhttps://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/control.pdfIntroduction

我不是zzy1231A·2022-03-03 07:23

David Silver UCL强化学习课程学习笔记三之Planning by Dynamic Programming 动态规划

Lecture3:PlanningbyDynamicProgramming动态规划https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/DP.pdfIntroduction

我不是zzy1231A·2022-03-03 07:23

David Silver UCL强化学习课程学习笔记二之Markov Decision Processes 马尔可夫决策过程

Lecture2:MarkovDecisionProcesseshttps://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/MDP.pdfMarkovProcesses

我不是zzy1231A·2022-03-03 07:53

David Silver UCL强化学习课程学习笔记一之Introduction to Reinforcement Learning

Lecture1:IntroductiontoReinforcementLearninghttps://www.davidsilver.uk/teaching/AdminWebsite:http://www.cs.ucl.ac.uk

我不是zzy1231A·2022-03-03 07:52

机器学习基石笔记（四）：学习的可行性

文章目录Lecture4:FeasibilityofLearningLearningisImpossible?

夜是故乡明·2022-02-24 07:03

2022年美赛A题B题E题数据思路模型

题数据A题思路A题模型2022年美赛B题数据B题思路B题模型2022年美赛E题数据E题思路E题模型2022年美赛F题数据F题思路F题模型下载链接：https://share.lizhiweike.com/lecture

空空的麦芽糖·2022-02-19 07:20

【数字图像处理与应用】Lecture 3 图像增强(空间滤波)

数字图像处理与应用Class3.20200504Lecture3ImageEnhancement(SpatialFiltering)Lecture3ImageEnhancement(SpatialFiltering

Channon_·2022-02-17 07:58

Lecture 1 - Regression

梯度下降中学习率为负数,因为如果是负梯度(下降)则横坐标需右移,正梯度(上升)横坐标需左移.正则化将特征前加入一个很大的参数从而使对应特征所占权重变小,同时又能保留所有特征,使得特征的变化过大时对输出预测影响减小,从而得到更平滑的预测曲线,平滑的曲线对噪声不敏感.有时需要减小代价函数中（例子中是线性回归的代价函数）所有的参数值，因为我们并不知道是哪一个或哪几个要去缩小。顺便说一下，按照惯例，我们没

328581f192ec·2022-02-15 07:53

Notes of testing and debugging

今天复习了MIT计算机导论的lecture7，关于测试和调试的概念有了一些基本了解，记录下来怕忘记。

iris思思·2022-02-13 21:57

CS193P-2013 Lecture 1

MVCMVC,Model,View,Controller是一种将应用中所有类组织起来的策略将所有的类分为三块，分别是模型、视图和控制器Model,View,ControllerModelWhatyourappis(butnothowitisdisplayed)完全独立于UIViewcontroller'sminions控制器要使用的类，视图中的元素是通用的视图不允许拥有数据，模型拥有数据Contr

_Patrik_·2022-02-12 13:35

VUE学习笔记[30-46]

lecture30-391.key作用原理特别注意里面的“用index作为key引发的问题”tips：('abc')indexOf('c')==3('abc')indexOf('')==0//indexof

Stupid小池·2022-02-10 17:46

Lecture 5 | Convergence in Neural Networks

accuracy(counting)isnotdifferentiable!andcrossentropyerrorisjustanapproxoftheaccuracysometimes,minimizingthecrossentropyisnotminimizingtheaccuracyperceptronandsigmoidNNcanfindthedecisionboundarysucces

Ysgc·2022-02-06 08:32

【分布式系统设计简卷（0）】MapReduce

前言本篇是关于2022-MIT6.828的关于MapReduce的课程笔记及其实验记录；课堂笔记部分基本摘自Lecture，完全可以跳过；如果发现内容上的纰漏，请不要吝啬您的键盘。

·2022-02-02 09:00

Digital Circuit Design & Verilog

(materialscoveredinUWMECE551)Lecture01PartIDescriptionPhase:-Specification-Planning:datapath,controlsignals

乘风赶朝暮·2021-10-15 12:47

[Microsoft/AI-System]微软AI系统Lab5+Lecture7+Lecture8

2021-07-15地址：microsoft/AI-SystemLecture7:SchedulingandresourcemanagementsystemLecture8:Inferencesystems这两个ppt都很好，把最近看的文章都串起来了，知道每个部分在系统的什么位置。Lab5ConfigurecontainersforcustomizedtrainingandinferenceDoc

sagfugetabf·2021-07-16 10:33

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lab4+Lecture5+ Lecture6

2021-07-13地址：microsoft/AI-SystemLecture5DistributedtrainingalgorithmsDataparallelism,modelparallelism,distributedSGDPapersandsystems:PipeDreamLecture6DistributedtrainingsystemsMPI,parameterservers,all

sagfugetabf·2021-07-14 16:21

[Microsoft/AI-System]AI系统 Lecture2+Lab2

2021-07-12地址：microsoft/AI-System课程内容，讲座+实验Lecture2：SystemperspectiveofSystemsforAILecture2对SystemsforAI

sagfugetabf·2021-07-12 21:19

[Microsoft/AI-System]AI系统 Lecture1+Lab1

2021-07-12地址：microsoft/AI-System课程内容，讲座+实验Lecture1：IntroductionLab1：Asimpleend-to-endAIexample,fromasystemperspective

sagfugetabf·2021-07-12 20:20

从未想过一趟异国学习能够碰见心中的那个你四之五一

自那之后，我们会在Facebook上聊天，还记得有次那节lecture中一个学生的presentation我实在是不太懂，课后我问小米。小米说其实我也没听，我在想下课可以带你去哪里。

cheese炒小米·2021-06-26 12:12

LECTURE4

8T([email protected][U3S5N`]~KTK}6((A$FLM.png}D4S`[email protected]}@%}%KV1D`R0GYT(@%SY.png

南宫凌墨·2021-06-25 23:10

Lecture 6

![459K$J631L9@43322)RQ]51.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8148157-7333dc792e83bd33.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

南宫凌墨·2021-06-23 03:37

CV算法：K-means 、HAC、Mean Shift Clustering

参考资料：standforecs131Lecture13:k-meansandmean-shi4clusteringAreviewofmean-shiftalgorithmsforclustering斯坦福

抬头挺胸才算活着·2021-06-20 21:55

Lecture #11 & #12

MPI（MessagePassingInterface）高性能计算中标准的并行编程模型，他是通用的，通用也是一把双刃剑，它可以用来解决大部分的并行问题，但是因为通用他很复杂。并行编程模型§共享内存地址空间主要用于编程SMP/多核机器，多个线程直接共同访问内存数据。§关键属性共享地址空间-隐式并行化§进程/线程通信-内存读取/存储§POSIX线程API（Pthread）/OpenMP创建/删除线程同

全村滴希望·2021-06-19 11:02

专八经验贴在此！帮你一个月搞定专八！

听力部分听力共计25分：mini-lecture(25题，每题1分)，interview（10题，每题

_东曦既上_·2021-06-19 08:42

Lecture 02 笔记

:向量的长度:单位向量向量的加法:转置点乘向量的点乘点乘：最后的到的是一个数。得到两个向量的余弦夹角。看上图，向量的点乘能获得角度，例如单位向量，点乘能得到角度的余弦。点乘的基本运算法则点乘的示例点乘的运用（在上的投影）同理，能把进行垂直与平行的分解*点乘用处：告诉两个位置是靠近还是远离点乘用处：告诉某物体对于“我”的方向性叉乘叉乘：获得一个，它垂直于的平面。而的方向，由右手螺旋定则决定。可知，叉

郭昊峰·2021-06-14 19:20

托福听力备考之如何记lecture的笔记？

今天，我先以听力部分中的lecture类型题为例，把“记笔记”作为入手点来深入地剖析一下托福听力备考思路。

橙子木·2021-06-14 13:08

Lecture 12 可视化和理解CNN

本课重点特征可视化DeepDream风格迁移1特征可视化之前一直把CNN当做黑盒子处理，那么其工作原理是什么样的呢？每一层都在寻找哪些内容？中间层的作用是什么？以及可以使用哪些方法来分析？第一个卷积层可视化卷积核第一个卷积层相对比较简单，可以把第一层的所有卷积核可视化来描述卷积层在原始图像上寻找什么。之所以可视化卷积核，是因为卷积就是卷积核与图像区域做内积的结果，当图像上的区域和卷积核很相似时，卷

HRain·2021-06-13 15:42

Lecture 5 Business Strategy and Monopoly Theory

这个世界上只有两种公司，处于激烈竞争中得公司和垄断公司。绝大多数人没有发现这一点是因为这些公司都在说谎。垄断公司常常伪装自己多不容易，有多人少跟他竞争；而且市场竞争激烈的公司总是把自己定位在一个小的范围，看起来很独家垄断。如果市场是X，利润率是Y，那么盈利就是X*Y。当Y非常小的时候，无论X有多大，这个企业是不赚钱的；儿当Y很大的时候，这个企业是赚钱的。典型的例子就是航空公司和google，航空公

jorgensen·2021-06-13 12:31

Chapter5 Java流程控制之循环结构

Lecture1循环结构概述三种结构执行特点：顺序结构--从上往下依次执行；选择结构--根据条件执行对应的内容；循环结构--反复执行，往复执行Java循环结构形式：while循环、do-while循环、

Mr董先森·2021-06-12 14:06

简历的学问

Mini—lecture，内容有层次，比较简单，写笔记写了一面

微安_·2021-06-11 22:20

托福备考

topic综合写作指代文章：thereadingpassage,thereading,thebriefreadingpassage指代讲话人：theprofessor,instructor,speaker,lecture

natsuki_priver·2021-06-11 22:59

Chapter6 Java数组之一维数组

Lecture1一维数组概述数组：相同类型的数据按顺序（会在内存中开辟一段连续的空间）组成的一种引用数据类型数组的声明：语法格式数据类型[]数组名;//或者数组类型数组名[];数组的创建：语法格式(数组长度必须指定

Mr董先森·2021-06-10 17:08

NLP复习(Lecture 9-15)

Lecture9LanguageModel语言模型分两类——概率语言模型和结构语言模型1.N-GramModelsEstimateprobabilityofeachwordgivenpriorcontext.NumberofparametersrequiredgrowsexponentiallywiththenumberofwordsofpriorcontextAnN-grammodeluseso

zcyzcy·2021-06-09 03:52

Some Notes on Developing iOS 11 Apps with Swift(2)

这部分是lecture4。这篇文章并不是这个教程的全部内容，只是大地瓜自己学习过程中想记录的一部分内容。这一节将concentration这个

大地瓜爱罗美美·2021-06-06 08:35

Python 基础语法小白入门

介绍学习资料：Coursera-pythonforeverybodyhttps://www.coursera.org/lecture/python/1-4-writing-paragraphs-of-code

羊咩咩咩咩啊·2021-06-04 18:36

Week 7 同源重组-CRISPR

Lecture13:CRISPRSegment1:IntroductiontoCRISPRSegment2:ReviewofHomologousRecombinationSegment3:真核生物中的同源重组

英天·2021-06-03 22:57

2016，2月21日总结

我明白听力不容易进步，可是conversation的错题很多，虽然听懂了，不过还是做不对，是不是代表着，我应该在练lecture时，也要加强一下对话的练习呢。

烫不死的鱼·2021-05-19 05:01

Lecture 9 卷积神经网络架构

本课重点：经典CNN架构AlexNetVGGGoogLeNetResNet其他架构1经典架构1.1AlexNet首先回顾一下在数字识别领域有巨大成功的LeNet-5，该网络结构为[CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC]。卷积层使用5x5的卷积核，步长为1；池化层使用2x2的区域，步长为2；后面是全连接层。如下图所示：图1LeNet-5架构而2012年的AlexNet是第一个在Imag

HRain·2021-05-15 19:27

Lecture 7 How to Build Products Users Love

如何打造一个用户喜欢的产品？好问题，有挑战，任何一个公司都希望做到的目标。答案就是满足用户需求，再加上一些吸引用户的特性，如趣味性。产品与用户的初次接触就像约会，第一印像非常重要，给了用户差印象基本就失去这个用户了，相反如果在某些方面能给用户一个号印象，那会大大的加分，做产品可以在这方面多想想点子。当然满足用户需求的基本功能是最基础的，脱离这个基础做什么都是扯淡。wufoo让工程师轮流做客服是非常

jorgensen·2021-05-14 05:47

用Swift做个游戏Lecture03 —— 实现foreground的持续移动

系列：用Swift作个游戏作者：pmst(1345614869)微博：PPPPPPMST本文任务游戏运行中，Foreground地面持续滚动。持续移动地面任务一需要解决的问题:如何移动地面。如何无缝连接。问题一的解决思路是每次渲染完毕进入update()方法中更新Foreground的坐标位置，即改变position的x值。问题二的解决思路是实例化两个Foreground，相邻紧挨，以约定好的速度

NinthDay·2021-05-12 16:54

VS Code调试js

[TOC]精通javaScript1-1为例：//'Lecture'类的构造函数//用名称(name)和教师(teacher)作为参数functionLecture(name,teacher){//this.name

百炼·2021-05-10 23:23

Lecture Notes: Financing for development

Pre1:MeasuringAid**DavidRoodmanOpenPhilanthropyProject**Twokindsofaidrates:IMFunifiedandOECDDDRsIMFunifiedrate:low-income4%,lower-middle+2%,uppermiddle1%andtheconcessionalityandinterestrateisnotcontin

MC1229·2021-05-07 01:32

CS231N 学习笔记 Lecture 5&6 CNN及训练神经网络

Lecture5：CNN1.卷积层：卷积核的深度与原图相同卷积层：感觉这里写错了，应该是6个5x5x3的卷积核使用的激活函数：ReLU，多层卷积第一层卷积是获取低级特征，例如边界；之后的mid-level

best___me·2021-05-05 19:48

TPO20听力文本 Lecture 4

Listentopartofalectureinabiologyclass.Now,James,yousaidyouhadbeentotheStateofMaine,right?Yeah,actuallyIlivedinwesternMaineuntilIwasaboutsixteen.Great.Sowhydon'tyoutelleverybodywhatislikethereinthewint

北海道花季·2021-05-04 00:32

从今天起做一个有目标，向前冲的孩子。

我的目标:7分听力7.5分/阅读7分/写作7分/口语6.5分今日学习完成1p雅思阅读，1套雅思听力未复听完成5.5分，1p托福lecture完成解析用笔记法记录感觉不错正确率50％.

多半要翘杆儿的牛·2021-05-03 13:46

Neural Networks for Machine Learning Lecture 1 Quiz

Hinton神经网络公开课(NeuralNetworksforMachineLearning)quiz的通过截图PS.具体题目会因人而异，后续会考虑加上一些习题的讲解

平地風雷·2021-05-03 11:43

Lecture4-2018.3.12

subgradient那里应该是记得很有问题，欢迎大家帮忙改正！图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

星月曜辉·2021-05-03 07:58

开始工作了？倒计五十天

一共34个lecture，第一遍，多久呢？阳光，frozenyogart，慢慢的走，慢慢享受备考时紧张又似乎散漫的生活图片发自App

猫猫OnTheWay·2021-05-02 07:02

Deep Learning Lecture 1-Neural Network basic

Lecture1NeutralNetwork1.LearningislookingforafunctionThreequestionsforTrainingprocedureModelArchitectureclassificationtaskbinaryClassificationandMulti-classClassification

飞奔的红舞鞋·2021-05-01 11:25

Lecture 04

01.InverseofABandA-transpose02.A=LU(norowexchanges)03.OperationsofEliminations04.PermutationMatrixFamily01.InverseofABandA-transposeAB_inverse.pnginverse_A_transpose.png02.A=LU(norowexchanges)a.ASimpl

孙寅·2021-05-01 02:48

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