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Udacity
优达(
Udacity
)smartcab
github链接机器学习工程师纳米学位强化学习项目4:训练智能出租车学会驾驶欢迎来到机器学习工程师纳米学位的第四个项目!在这个notebook文件中,模板代码已经提供给你,有助于你对智能出租车的分析和实现学习算法。你无须改动已包含的代码,除非另有要求。你需要回答notebook文件中给出的与项目或可视化相关的问题。每一个你要回答的问题前都会冠以‘问题X’。仔细阅读每个问题,并在后面‘回答’文本框内
牧码人小鹏
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2017-12-21 15:59
机器学习
优达(
Udacity
)customer_segments
github地址机器学习纳米学位非监督学习项目3:创建用户分类欢迎来到机器学习工程师纳米学位的第三个项目!在这个notebook文件中,有些模板代码已经提供给你,但你还需要实现更多的功能来完成这个项目。除非有明确要求,你无须修改任何已给出的代码。以‘练习’开始的标题表示接下来的代码部分中有你必须要实现的功能。每一部分都会有详细的指导,需要实现的部分也会在注释中以‘TODO’标出。请仔细阅读所有的提
灵魂画手-编程如画
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2017-12-14 17:42
机器学习
【备忘】最新优达学城
udacity
无人驾驶工程师视频教程
为什么学习无人驾驶开发?无人驾驶车是现代历史中最具开创性的进步之一。它们带来的影响不仅仅在技术、交通或城市规划领域,而是深入到我们生活中的每一个方面,超乎你的想象。加入这个纳米学位项目,你将掌握那些能让你塑造未来的技术。你将参与一系列互动型实战项目,包括但不限于计算机视觉、机器人控制、定位和路线规划;你将会在这个激动人心的领域做好准备,大展身手。如果你想要塑造未来,那么就从这里开始吧!第一学期-第
qq_38472057
·
2017-12-06 18:23
html5
web前端开发
技术
源码
视频
Python实现比较扑克牌大小程序代码示例
是
Udacity
课程的第一个项目。先从宏观把握一下思路,目的是做一个比较德州扑克大小的问题首先,先抽象出一个处理的函数,它根据返回值的大小给出结果。
danache
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2017-12-06 15:25
R语言学习记录 - 多变量分析
这几天在优达
Udacity
学了用R做数据分析,以前也学过,不过没有学得这么系统,把今天学的过程和作业贴在这里。有兴趣的同学可以点击链接去听课连续三天每天3个多小时,终于把核心内容学完了!
侯悍超
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2017-12-03 10:44
Udacity
前端开发工程师(入门)28 - 什么是JavaScript
1.JavaScript简介HTML和CSS是标记语言。标记语言用于描述和定义文档中的元素。JavaScript是编程语言,并能让网站变得生动。1995年,BrendanEich创造JavaScript的时候,其初衷即是让交互式及动态元素更容易被添加到网站上。(当然现在JavaScript的运用面更加广阔)2.JavaScript的发展历史在JS被发明之前,网站只作为HTML&CSS页面存在,偶尔
zhangyage
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2017-11-30 23:52
Udacity
前端开发工程师(入门)28 - 什么是JavaScript
1.JavaScript简介HTML和CSS是标记语言。标记语言用于描述和定义文档中的元素。JavaScript是编程语言,并能让网站变得生动。1995年,BrendanEich创造JavaScript的时候,其初衷即是让交互式及动态元素更容易被添加到网站上。(当然现在JavaScript的运用面更加广阔)2.JavaScript的发展历史在JS被发明之前,网站只作为HTML&CSS页面存在,偶尔
zhangyage
·
2017-11-30 23:52
Udacity
前端开发工程师(入门)29 - 数据类型和变量
1.数据类型入门数据和数据类型是构成任何编程语言的要素。在本课中,将会学习如何定义和操作JavaScript的基本数据类型,即数字、字符串、布尔、undefined和null。熟悉这些数据类型后,将会了解如何把数据存储到变量中以便在代码中反复使用和操作数据。2.数字数字在JavaScript中定义数字实际上非常简单。数字数据类型包括任何正负整数以及小数。向控制台中输入数字可以直接返回该数字。>33
zhangyage
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2017-11-30 23:16
Udacity
前端开发工程师(入门)29 - 数据类型和变量
1.数据类型入门数据和数据类型是构成任何编程语言的要素。在本课中,将会学习如何定义和操作JavaScript的基本数据类型,即数字、字符串、布尔、undefined和null。熟悉这些数据类型后,将会了解如何把数据存储到变量中以便在代码中反复使用和操作数据。2.数字数字在JavaScript中定义数字实际上非常简单。数字数据类型包括任何正负整数以及小数。向控制台中输入数字可以直接返回该数字。>33
zhangyage
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2017-11-30 23:16
神经网络是什么?这样解释最好懂!
原文链接:https://juejin.im/post/5a1fc3b96fb9a045186a8475本文作者:
Udacity
深度学习&机器学习导师Walker题记:“简单”“形象”两个要求我争取下。
weixin_34320159
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2017-11-30 08:54
优达(
Udacity
)波士顿预测房价
机器学习工程师纳米学位模型评价与验证项目1:预测波士顿房价欢迎来到机器学习工程师纳米学位的第一个项目!在此文件中,有些示例代码已经提供给你,但你还需要实现更多的功能来让项目成功运行。除非有明确要求,你无须修改任何已给出的代码。以编程练习开始的标题表示接下来的内容中有需要你必须实现的功能。每一部分都会有详细的指导,需要实现的部分也会在注释中以TODO标出。请仔细阅读所有的提示!除了实现代码外,你还必
灵魂画手-编程如画
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2017-11-26 10:19
机器学习
数据集:
Udacity
Self-Driving 目标检测数据集
转载自:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/72599220前言之前,博主为了得到更好的车载视频目标检测效果(偏工程实际,非刷榜),使用SSD框架训练过KITTI数据集,几次训练下来,结果不太理想。自己分析,原因较多,其中很重要的一条就是KITTI数据集不够大(标注图片仅7000多张),而且还是fine-tunefromreducedVGGm
女王の专属领地
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2017-11-02 13:37
深度学习
目标检测和深度学习
数据分析与深度学习总结
回顾十月剩下二十多天的时间,完成了三个计划:1.将
Udacity
数据分析入门剩余课程结束。
helloworld_Fly
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2017-11-01 21:05
数据分析
Udacity
数据分析入门总结
课程网站:https://classroom.
udacity
.com/courses/ud170目录目录学习内容学习感受课程篇内容篇总结回顾读取csv文件数据修正数据探索问题处理数据可视化学习原因及计划学习内容
helloworld_Fly
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2017-10-11 20:25
数据分析
[吴晨曦][第四十周]
昨天在
Udacity
上报了互联网营销纳米学位课程的第一学期,这块儿是我的短板,单靠大客户销售对于自己来说时间利用的太差,还是得往更大的层
宇曦日课
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2017-10-09 10:47
[自动驾驶]LaneLines-P1
代码https://github.com/
udacity
/CarND-LaneLines-P1环境准备懒得去练自己的深度学习devbox,直接在笔记本上搞吧。
dinosoft
·
2017-10-03 05:19
深度学习
自动驾驶
opencv
机器学习
[自动驾驶]LaneLines-P1
代码https://github.com/
udacity
/CarND-LaneLines-P1环境准备懒得去练自己的深度学习devbox,直接在笔记本上搞吧。
dinosoft
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2017-10-03 05:19
机器学习
Udacity
无人驾驶车工程师 博客笔记目录
Udacity
有一个《无人驾驶车工程师》的课程,可
dinosoft
·
2017-10-03 05:33
机器学习
学习Tensorflow的LSTM的RNN例子
还是
Udacity
上那个课程。源码也在Github上。RNN是一个非常棒的技术,可能它已经向我们揭示了“活”的意义。RNN我已经尝试学习了几次,包括前面我这篇笔记,所以就直接进入代码阅读吧。
AISeekOnline
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2017-09-27 10:01
nlp
深度学习
[自动驾驶]Build a Traffic Sign Recognition Program
这篇文章的时候,发现了
udacity
的自动驾驶课程。可惜要收费,不过课程project在github上有,那直接做project就好了,不上课了。
dinosoft
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2017-09-24 16:08
机器学习
OpenStreetMap数据探究
这是优达学城
Udacity
“数据分析师”纳米学位的一个项目,跟大家分享,希望大家多多交流。
肖彬_用户增长_数据分析
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2017-09-21 23:21
用python做一个简易休息提醒
来源:
Udacity
《编程基础:Python》课程2功能:每隔30分钟,打开特定网页来提醒休息#coding:utf-8importwebbrowserimporttimetotal_breaks=3break_count
Huidanz
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2017-08-31 23:36
笔记
Python
TensorFlow 学习笔记
以下内容是基于
Udacity
深度学习课程的学习笔记。安装TensorFlow利用Conda来安装TensorFlow,需
hedoubibi
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2017-08-28 21:31
深度学习笔记
《机器学习实战》和
Udacity
的ML学习笔记之 支持向量机&kernel
1.支持向量机&支持向量支持向量机实质就是一个二分类的线性分类器,支持向量就是数据集中的一些点,这些点到分类线条的距离最短,用来求解分类线条模型。如果无法通过直线分类,就需要通过一些技巧,将数据投射到更高的维度。这些技巧就是核(kernel).2.核函数(kernelmethod)核函数有很多种,只要符合MercerCondition即可一般SVM所使用核函数是:或者:k(x1,x2)=(x1Tx
VeeLe
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2017-08-24 12:29
机器学习
《机器学习实战》和
Udacity
的ML学习笔记之 Ensemble Learning 集成学习
转载自:Ensemblelearning(集成学习)这篇博问对集成学习的解释比较浅显易懂,主要知识点如下:集成学习的概念及其原理集成学习的步骤如何构建有差异的分类器如何对分类器进行整合为一个实例进行分类学习器为什么可以提高预测精度(降低偏差)关于最后一点,作者并没有从理论的角度进行分析,实质上涉及到子模型和模型偏差和方差的问题,具体到不同地算法对应的情况也不一样。具体而言,降低偏差的是集成学习中的
VeeLe
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2017-08-23 15:42
机器学习
Udacity
前端开发工程师(入门)12 - CSS框架和响应式布局
1.简介本章主要讲开发自己的作品集网页,其间,遵循响应式设计原则来开发作品集可以使得作品集在各种设备上面都能得到最好呈现。2.基于网格的设计目光移动轨迹-从上到下,从左到右.png基于目光移动轨迹的特性,在设计网页时也可,即先看标题,再看图片,后看文章标题,最后细节文字。这种设计就是基于网格(grid-basedlayout)的设计。3.构建一个框架CSS可以控制元素的宽度,因此网格结构当从CSS
zhangyage
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2017-08-22 21:15
Udacity
前端开发工程师(入门)12 - CSS框架和响应式布局
1.简介本章主要讲开发自己的作品集网页,其间,遵循响应式设计原则来开发作品集可以使得作品集在各种设备上面都能得到最好呈现。2.基于网格的设计目光移动轨迹-从上到下,从左到右.png基于目光移动轨迹的特性,在设计网页时也可,即先看标题,再看图片,后看文章标题,最后细节文字。这种设计就是基于网格(grid-basedlayout)的设计。3.构建一个框架CSS可以控制元素的宽度,因此网格结构当从CSS
zhangyage
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2017-08-22 21:15
Udacity
前端开发工程师(入门)5 - CSS语法
1-3.CSS入门指南每个CSS规则集(ruleset)语句都由一个选择器(selector)和一个声明块(declarationblock)组成。选择器告诉浏览器,我们要为哪些HTML元素设计样式,声明块则告诉浏览器需要将哪些样式应用于该元素。CSS语句的基本结构4.CSS规则集6.注释CSS注释的首尾各有/*和*/。你必须在注释文字的前后加上这两个符号,注释才有效。注释能够让你清楚地了解到需要
zhangyage
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2017-08-22 21:48
Udacity
前端开发工程师(入门)5 - CSS语法
1-3.CSS入门指南每个CSS规则集(ruleset)语句都由一个选择器(selector)和一个声明块(declarationblock)组成。选择器告诉浏览器,我们要为哪些HTML元素设计样式,声明块则告诉浏览器需要将哪些样式应用于该元素。CSS语句的基本结构4.CSS规则集6.注释CSS注释的首尾各有/*和*/。你必须在注释文字的前后加上这两个符号,注释才有效。注释能够让你清楚地了解到需要
zhangyage
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2017-08-22 21:48
Udacity
前端开发工程师(入门)14 - 响应式的重要性
移动设备上的网站本课程将包含一些网页制作的基本准则,并适用于任何的设备。e.g.GoogleNews就采用了两种策略,即在手机和平板上采用完全响应式显示,以及PC端采用最小起始尺寸响应式布局。Simulator,Emulator&RealDevices本节课程中将会使用GoogleChrome自带的模拟器。模拟器无疑是一种非常经济实惠的解决方式,意味着你不需要购买真实设备,即可以测试代码在不同终端
zhangyage
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2017-08-22 21:25
Udacity
前端开发工程师(入门)14 - 响应式的重要性
移动设备上的网站本课程将包含一些网页制作的基本准则,并适用于任何的设备。e.g.GoogleNews就采用了两种策略,即在手机和平板上采用完全响应式显示,以及PC端采用最小起始尺寸响应式布局。Simulator,Emulator&RealDevices本节课程中将会使用GoogleChrome自带的模拟器。模拟器无疑是一种非常经济实惠的解决方式,意味着你不需要购买真实设备,即可以测试代码在不同终端
zhangyage
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2017-08-22 21:25
Udacity
前端开发工程师(入门)15 - 响应式设计之从小处开始(始于微时)
定义窗口(Viewport)本课程将学习如何优化网站,使之在任何设备上表现上佳,包括CSS和设备独立像素值(DeviceIndependentPixel)的不同以及如何为元素选择合适尺寸。像素不等于像素浏览器并不是根据物理硬件的像素宽度而工作,而是根据设备独立像素值(DeviceIndependentPixel)DIPs宽度。DIP是一种计量单位,将像素值与实际距离联系起来。DIP值表示的是屏幕上
zhangyage
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2017-08-22 21:14
Udacity
前端开发工程师(入门)15 - 响应式设计之从小处开始(始于微时)
定义窗口(Viewport)本课程将学习如何优化网站,使之在任何设备上表现上佳,包括CSS和设备独立像素值(DeviceIndependentPixel)的不同以及如何为元素选择合适尺寸。像素不等于像素浏览器并不是根据物理硬件的像素宽度而工作,而是根据设备独立像素值(DeviceIndependentPixel)DIPs宽度。DIP是一种计量单位,将像素值与实际距离联系起来。DIP值表示的是屏幕上
zhangyage
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2017-08-22 21:14
Udacity
前端开发工程师(入门)24 - 操纵提交历史
思考:使用diff查找bug下载并安装git。安装后会一并安装gitbash以及gitGUI。利用gitcommanddir访问不同目录,例子如下:dir"C:/"思考:使用类似diff这样的语句,查看文件的两个版本之间的差异如何帮助你了解引入的错误?Git-创建概念图VersionControlCommitdiffconceptmap.pngWindowsGitBash快捷键要在GitBash中
zhangyage
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2017-08-22 21:53
Udacity
前端开发工程师(入门)24 - 操纵提交历史
思考:使用diff查找bug下载并安装git。安装后会一并安装gitbash以及gitGUI。利用gitcommanddir访问不同目录,例子如下:dir"C:/"思考:使用类似diff这样的语句,查看文件的两个版本之间的差异如何帮助你了解引入的错误?Git-创建概念图VersionControlCommitdiffconceptmap.pngWindowsGitBash快捷键要在GitBash中
zhangyage
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2017-08-22 21:53
Udacity
前端开发工程师(入门)13 - Bootstrap和其他框架
3.选择框架Bootstrap:http://getbootstrap.com/Foundation:http://foundation.zurb.com/Yaml:http://www.yaml.de/960Grid:http://960.gs/Susy:http://susy.oddbird.net/4.阅读Bootstrap框架CSSBootstrap:http://getbootstrap
zhangyage
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2017-08-22 21:38
Udacity
前端开发工程师(入门)13 - Bootstrap和其他框架
3.选择框架Bootstrap:http://getbootstrap.com/Foundation:http://foundation.zurb.com/Yaml:http://www.yaml.de/960Grid:http://960.gs/Susy:http://susy.oddbird.net/4.阅读Bootstrap框架CSSBootstrap:http://getbootstrap
zhangyage
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2017-08-22 21:38
Udacity
前端开发工程师(入门)2 - HTML语法
完整的HTML树结构.png完整的HTML模板.pngHTML语法之创建图像**创建图像方式如下:**你是否注意到,图像与其他文本会显示在同一行中?图像属于内联元素,也就是说,图像往往与文本显示在同一行中。有关内联元素的更多内容,将在后续课程中讲解。HTML语法之路径指南HTML语法之练习插图
zhangyage
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2017-08-22 21:34
Udacity
前端开发工程师(入门)2 - HTML语法
完整的HTML树结构.png完整的HTML模板.pngHTML语法之创建图像**创建图像方式如下:**你是否注意到,图像与其他文本会显示在同一行中?图像属于内联元素,也就是说,图像往往与文本显示在同一行中。有关内联元素的更多内容,将在后续课程中讲解。HTML语法之路径指南HTML语法之练习插图
zhangyage
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2017-08-22 21:34
Udacity
Deep Learning课程作业(六)
来到课程最后一次小作业,训练完word2vec模型后,作业六基于Text8.zip语料训练一个LSTM模型,用perplexity评价训练得到语言模型的质量,越低越好。LSTMProblem1num_nodes=64graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Parameters:#Inputgate:input,previousoutput,andbias.i
天才XLM
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2017-08-22 11:51
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(六)
来到课程最后一次小作业,训练完word2vec模型后,作业六基于Text8.zip语料训练一个LSTM模型,用perplexity评价训练得到语言模型的质量,越低越好。LSTMProblem1num_nodes=64graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Parameters:#Inputgate:input,previousoutput,andbias.i
天才XLM
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2017-08-22 11:51
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(五)
作业五是根据Text8的语料库训练一个语言模型word2vec,得到语料库中每个词的嵌入式表达(向量)。Mikolov提出的word2vec包括skip-gram和CBOW两种模型,前者是根据给定词预测其周围的词,后者是根据周围的词预测中间的词。Mikolov最大的贡献是采用negativesampling的方法极大提升神经网络模型的计算效率。官方的作业ipynb给出了skip-gram的实现,要
天才XLM
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2017-08-21 20:26
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(五)
作业五是根据Text8的语料库训练一个语言模型word2vec,得到语料库中每个词的嵌入式表达(向量)。Mikolov提出的word2vec包括skip-gram和CBOW两种模型,前者是根据给定词预测其周围的词,后者是根据周围的词预测中间的词。Mikolov最大的贡献是采用negativesampling的方法极大提升神经网络模型的计算效率。官方的作业ipynb给出了skip-gram的实现,要
天才XLM
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2017-08-21 20:26
深度学习
Tensorflow学习: one-hot编码
问题源于
Udacity
深度学习视频13,14课不解之处。
Eric2016_Lv
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2017-08-21 14:15
机器学习
数据挖掘
Tensorflow
这周做了啥?8-20-2017
1、写信申请
udacity
的无人驾驶课程的延期,首先把精力都投在目前的工作上。能力不行,佩服那些手上能同时做多件事情的人。2、今天到青岛,封闭工作正式开始。
吕鹏_hunhun
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2017-08-21 00:58
Udacity
Deep Learning课程作业(四)
第四章作业主要是关于卷积神经网络的练习,涉及到tf.nn.conv2d、tf.nn.max_pooling等的使用。相关API的用法tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None):input和filter都是4D的tensor类型,计算两者的2D卷积,input的shape
天才XLM
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2017-08-20 23:43
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(四)
第四章作业主要是关于卷积神经网络的练习,涉及到tf.nn.conv2d、tf.nn.max_pooling等的使用。相关API的用法tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None):input和filter都是4D的tensor类型,计算两者的2D卷积,input的shape
天才XLM
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2017-08-20 23:43
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(三)
第三次作业也比较简单,主要学习如何使用tf的函数处理模型过拟合。Problem1LinearRegressionwithRegularizationbatch_size=128graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Inputdata.Forthetrainingdata,weuseaplaceholderthatwillbefed#atruntimewit
天才XLM
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2017-08-19 23:32
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(三)
第三次作业也比较简单,主要学习如何使用tf的函数处理模型过拟合。Problem1LinearRegressionwithRegularizationbatch_size=128graph=tf.Graph()withgraph.as_default():#Inputdata.Forthetrainingdata,weuseaplaceholderthatwillbefed#atruntimewit
天才XLM
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2017-08-19 23:32
深度学习
Udacity
Deep Learning课程作业(二)
第二次作业比较简单,实现一个隐含层1024个节点的三层神经网络,选用ReLU作为激活函数,实现作业一中的字母图片分类。实现代码如下,主要是实现computation(dataset,weights,biases)函数,返回logits取代原来的线性回归模型。hidden_nodes=1024batch_size=128defcomputation(dataset,weights,biases):w
天才XLM
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2017-08-18 22:07
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