W1 第28页

前端知识——DOM、jQuery

DOM查找：直接查找间接查找--getElementById--getElementsByTagNameTitlefunctionHH(){vartag=document.getElementById("w1

weixin_30776545·2020-06-28 00:13

目标检测------锚框-------anchor box

锚框：以每一个像素点为中心生成多个大小和宽高比不同的边界框图像高h,宽w大小为s∈(0,1]且宽高比为r>0锚框的高h1=hs/√r锚框的宽w1=ws√rs1，...

weixin_30662011·2020-06-27 23:45

算法导论_16.5一个任务调度问题

单个处理器上具有期限和惩罚的单位时间任务调度的输入如下，有三个数组：1）包含有n个单位时间任务的集合S={a1,a2,a3,…,an};2）n个整数值的期限d1,d2,…,dn,即任务ai要求在di之前完成；3）n个非负的权值（惩罚代价）w1

rens111·2020-06-27 22:43

20180301【W1】

1从本篇文章中我学到的最重要的概念Wecanstilldependonthekindnessofstrangers.我们仍然可以相信陌生人，相信大多数人对陌生人是有善意的。2我在本篇文章中学到的怦然心动的单词charm魔力，魅力，吸引力kin亲人sack大口袋，塑料袋3在本篇文章中我最喜欢的一句话Thepeoplewhohadtheleasttogiveoftengavethemost.4我在学习

110尹月琴·2020-06-27 21:48

数一六组W1英语复盘日志汇总

姓名学号链接杨露露0520180301W1英语复盘日志刘芳芳1220180301W1英语复盘日志杨芳婷2220180301W1英语复盘日志魏新馨2320180301W1英语复盘日志宋双芳3320180301W1英语复盘日志牛晓迪3520180301W1英语复盘日志王成程4120180301W1英语复盘日志李源4720180301W1英语复盘日志

141王成程·2020-06-27 21:04

20180301英语复盘日志w1

Ⅰ.从本文章中学到的最重要的概念:westilldependonthekindnessofstrangers.Ⅱ.在文章中学到的怦然心动的单词:patriotica.爱国的，有爱国心的；army-stylea.军队风格的，部队式的；takeagamble（onsth.）赌博，冒险而为Ⅲ.在本片文章中我最喜欢的一句话:Ihavealwaysdependedonthekindnessofstrange

147李源·2020-06-27 19:23

Matlab批量生成和调用相似名称的若干矩阵—— eval命令

例如：需要生成名称为W1，W2，……，W10等十个矩阵，并在后续程序中进行调用，这是就需要matlab里的eval()命令了。如下程序：

wbj3106·2020-06-27 14:21

Logistic回归

在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.当测试样本集中的测试数据来到时，这一组

wangran51·2020-06-27 13:19

深度学习语言模型的通俗讲解（Deep Learning for Language Modeling）

介绍语言模型：估计单词序列的概率值,其中单词序列为：w1,w2,…,wn。我们

农民小飞侠·2020-06-27 12:47

一画一文作业W1

由于没搞清作业要求，于是写了两篇-_-干脆都放上来了。图片来自一画一文写作训练023-彭琳主题：自我，迷茫，渴望版本V1标题：复读机小丽一直天真烂漫，只要按照父母的要求每天好好学习就好，不用做家务，不用操心任何事情，就这样一直到了高中，开始寄宿。在这里小丽什么都要学习，也多了一些朋友。其中一位是小丽的同桌，小丽特别喜欢也暗暗崇拜的人—小敏，她长得就很特别，一点儿混血儿的味道，小麦色的皮肤，高高的鼻

X逆生长·2020-06-27 10:39

python利用梯度下降求多元线性回归

+wn∗xn参数:W:w0,w1,...wn代价函数：J(w0,w1,...wn)=12m∑mi=0(wi∗xi−yi)#批量创造一些数据#y=w0*x0+w1*x1+w2*x2+w3*x3...wn*

爆米花好美啊·2020-06-27 05:55

深度学习为什么要从感知机学起？

如上面公式所示，每个信号都有一个各自的权重(w1、w2、w3….)，只有当所有信号的加权和超过某个界限时(称为阀值)，才输出1(传递

漩涡鸣雏·2020-06-27 02:59

概率论的python入门【一】（数学知识用程序表达轻松学系列）

例如在抛硬币实验中，称ω1为“正面朝上”，称ω2为“背面朝上”，则可以表示为如下python代码： w1="正面朝上" w2="背面朝上"称Ω为样本空间（为方便，python示例代码写作Omega

flash胜龙·2020-06-26 23:11

【每周一译_w1】对话式界面：现状和未来？

原文标题：ConversationalInterfaces:WhereAreWeToday?WhereAreWeHeading?作者：CosimaMielke原文链接：ConversationalInterfaces:WhereAreWeToday?WhereAreWeHeading?–SmashingMagazine译文正文：电脑和人类使用不同的语言。所以想要互动起来我们需要依靠用户图形界面（G

猴子无脑·2020-06-26 20:34

#孩子帮我带个路#7月w1总结

反馈一次娃的进展，没有系统的记录。反馈一次newyork纠音，在纠音群。还是要多听，在群里读，自己闷头苦练未必效果好。给娃讲颜色，不理想，我说红，给指白。给小汽车贴编号了，想玩的时候，数字颜色一起来，太贪心了点！图片发自App自己的学习：自学绘本。休假第一周，娃就发烧。懈怠的心满满的，心里想：盖先生带娃还做那么多的事，我就那样吧，该加加油吧。ps：keep减脂二周，瘦3斤，加油！调整饮食非节食。

宋duck·2020-06-26 19:07

Tensorflow基础之变量&计算图

一、以下程序想展示张量图中的某些操作以及变量tf.reset_default_graph()w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1),

全麦吐司chengym·2020-06-26 18:46

Resnet

1.梯度消失&梯度爆炸假设有：表达式为：对W1求梯度，由链式法则有：若采用sigmod激活函数，其导数为：可以看出，导数不超过0.25，若W1，W2......是很大的数，连乘之后结果会很大，导致梯度爆炸

sysu_Alex·2020-06-26 17:13

程序的机器级表示

简介介绍有关于机器如何表示数据，如何存储数据，如何访问和操作数据，如何控制被执行操作的顺序详细说明Question1：机器如何表示表示数据,w1、机器使用二级制数0/1串表示数据，我们叫做位级表示，x86

xiangke975·2020-06-26 14:23

【10岁前，培养孩子的数学脑】读书笔记 77 W1

这本关于数学启蒙的书是由韩国的一位数学老师写的关于培养她女儿的一些心得以及日常生活中怎样给她营造数学氛围的内容。第一部分主要是讲到用人性教育代替早期教育，父母给孩子足够的鼓励和支持，在爱的氛围下，多让孩子与同龄人相处，孩子能够在失败中汲取经验，培养孩子的自立能力，事先制订计划，努力满足孩子的合理要求，使孩子面对生活的时候能够永远保持积极乐观向上的态度；第二部分良好的习惯和正确的态度，幼儿时期，通过

小毒蘑菇·2020-06-26 14:19

【动态规划】三种背包问题（01背包、完全背包、多重背包）

一、01背包问题描述：给定n个物体（它们的重量为：w1，w2，......，wn，价值为：v1，v2，......

JeremyChan1887·2020-06-26 11:29

忘了忘了，以前学的矩阵知识全交给老师了，敲黑板了，矩阵乘法实例讲解

在这个地方整蒙了，W1和W2这俩是矩阵的标记，但是后面只有个Tr-1和Cr-1，我？？？？

qwezhaohaihong·2020-06-26 04:43

python应用Axes3D绘图（批量梯度下降算法）

问题：将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中，并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点大体思路：首先，根据题意确定目标函数：f(w1,w2)=w1^2+w2^2+2w1w2+500然后，针对w1,

老手er·2020-06-26 02:48

深度学习（六）：前向反馈、反向传播

1.前向反馈前向反馈是神经网络用来将输入变成输出的流程：y^=σ(W2σ(W1x))其中W1、W2分别表示第一层级、第二层级的权重，输入x=（x1，x2，1）（关于矩阵乘法部分，W1是一个3x2的矩阵，

Gentle Jade·2020-06-26 00:44

深度学习模型大小由网络决定

下面将具体介绍一下：对于上图我们可以逐步计算featuremap大小计算输入：N0*C0*H0*W0输出：N1*C1*H1*W1输出的featuremap大小：H1=(H0+2×pad−kernel_size

Jayden yang·2020-06-25 22:36

TensorFlow 入门---二分类问题

importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomStatebatch_size=8#随机生成两个变量，服从正态分布w1=tf.Variable(tf.random_normal

搓衣板的正义·2020-06-25 20:40

BP神经网络对鸢尾花分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defdoit(num,w1,b1,w2,b2

CtrlZ1·2020-06-25 19:57

[笔记] Mooc - 交互界面设计W1 第四节人机交互的进化史

第四节HCI的诞生（历史梳理）一、布什的设想：（VannevarBush）在和平年代，受政府资助的科学家们能做些什么使世界变得更美好？未来的交互桌面，”Memex“。能在桌面上找到所有所需要的信息。关键在于为信息存储和检索提供有效的用户界面。——1945年，计算机还是一间房那么大。用微缩胶片做这件事。信息跟着你移动，且视觉化。——预测将会有随身照相机。二、可编程数字计算机出现Eniacs不过有大量

夜小白Aria·2020-06-25 17:23

哈夫曼树原理和实现

WPL=W1*L1+W2*L2+…+Wi*Li；Wi：表示第i个叶子节点的权值；Li：表示第i个叶子节点到根节点的路径长度。构造哈夫曼树：1.将给定的n个权值，每个权值可以看作是一

Emily静·2020-06-25 15:08

匈牙利算法（The Hungarian algorithm）：一个通俗易懂的例子

转自：http://www.hungarianalgorithm.com/examplehungarianalgorithm.php匈牙利算法：一个例子我们考虑一个例子，其中四个工作（W1，W2，W3和

neil-fu·2020-06-25 13:25

深度学习入门系列：感知机-多层感知机演变

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的○称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。

稻草人_d41b·2020-06-25 08:20

one-hot编码

首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1

qq_28617019·2020-06-25 03:14

ostu阈值分割

二、OTSU算法原理简介对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为w0，均值为u0，背景点占图像比例为w1，均值为u1。则整个图像的均值为u=

小木匠_·2020-06-25 00:54

线性模型：最小二乘法（回归问题）

模型假设最简单模型:y=x克服限制:t=f(x;w0;w1)=w0+w1*x定义最佳参数:(tn-f(xn;w0;w1))^2数值越小越接近tn平方损失函数：（其它损失函数也可，例绝对损失：Ln=ltn-f

蔚SE·2020-06-25 00:39

为什么神经网络参数不能全部初始化为全0？

假设我们现在需要初始化的神经网络如下所示：我们初始化权值为其中W1代表输入层到隐藏层的权值矩阵，W2代表隐藏层到输出层的权值矩阵。

cvml·2020-06-24 23:21

n-gram 语言模型笔记整理

语言模型某句子的概率可理解为p(s)=p(w1,w2,…wn)该联合概率分布就是语言模型语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型克服词袋没考虑词序的问题场景预计或者评估一个句子是否合理；评估两个字符串之间的差异程度

qingfanpeng·2020-06-24 22:04

哈夫曼树的构建与最小带权路径长度

给定n个数值{W1,W2,…,Wn}，若将它们作为n个结点的权，并以这n个结点为叶子结点构造一颗二叉树，那

颖火虫-IT赵云·2020-06-24 21:01

深入浅出Word2Vec原理解析

假设W=(w1,w2,

Microstrong0305·2020-06-24 20:04

xavier_initializer初始化

使用：definitialize_parameters():tf.set_random_seed(1)W1=tf.get_variable("W1",[4,4,3,8],initializer=tf.contrib.layers.xa

ningmengccccc·2020-06-24 17:13

【PyTorch】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an

oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation报错原因：importtorchx=torch.FloatTensor([[1.,2.]])w1

ncc1995·2020-06-24 16:13

线性回归推导和总结

对于这个方程式，只要能求出w1、w2...wn和b，并代入x1、x2...xn，则可以求出对应的f(x)的值。

文科升·2020-06-24 15:01

Deep Leaning 学习笔记之改善神经网络的超参数（1.3）——梯度检验

θ^3g(θ)=f(θ)=θ3检验：f(θ+E)−f(θ−E)2E≈g(θ)\frac{f(θ+E)-f(θ-E)}{2E}≈g(θ)2Ef(θ+E)−f(θ−E)≈g(θ)1.3使用方法将各种参数：W1

Aperact·2020-06-24 11:59

深度学习花书学习笔记第六章深度前馈网络

计算网络的参数通过反向传播；如果每一层隐藏层都只有wx+b的运算，则多层累加变为w1*(w2*(w3*x))+a=W*x+a,失去了非线性能力。故每一层后面会加上一个激活层。

liutianheng654·2020-06-24 06:53

使用哈夫曼树的算法求电文字符编码

n个权值分别设为w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：(1)将w1、w2、…，wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；(2)在森林中选出两个根结点的权值

Ethan-lau·2020-06-24 03:13

情感分析之PMI互信息

可以用于情感分析中的情感分数计算，计算公式如下：pmi(w1,w2)=log(p(w1,w2)p(w1)∗p(w2))=log(p(w1∣w2)p(w1))=log(p(w2∣w1)p(w2))pmi(

孤独忍锗·2020-06-24 02:27

斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记第八课循环神经网络

课程概要1、传统语言模型2、循环神经网络3、实例（python）4、RNN处理的一些技巧5、针对其他任务的序列模型6、总结一、传统语言模型语言模型可以计算一些系列的单词的概率P（w1，…,wT)可以用来进行机器翻译单词顺序

sansheng su·2020-06-24 01:35

构造HuffmanTree

Huffman算法思想：（1）根据给定的n个权值{w1,w2,...wn}构成n课二叉树的森林F={T1,T2,...,Tn}，其中每课二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点，且其左右子树为空。

junaszxaz1·2020-06-23 23:37

matlab 实现感知器，最小二乘法两种线性分类器

符号表示：if(w1*x1+w2*x2+…….>b)returntrueelsereturnfalse由于b是常数，我们可以将b表示为-w

juice_panda·2020-06-23 23:20

PCA大法好！

2.PCA如果假设zz只是1维的话，则z1=w1⋅xz1=w1⋅x，所以w1w1是WW的第一行，假设w1w1的长度为1，xx是空间中的一个点，w1⋅xw1⋅x可以看成xx在w1w1上的投影，如下图：所以我们的目标是

ibunny·2020-06-23 17:23

2019/6/9CS231n课程笔记（深度学习框架）

计算框架N,D,H=64,1000,100x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(N,D))y=tf.placeholder(tf.float32,shape=(N,D))w1

荣荣闲不住·2020-06-23 15:58

mysql读写分离（双写多读高可用）的尝试方案

一、设计目标写入库双活：主从热备模式，程序只向一个写入库写入数据，主库W1死了后备库W2顶上，确保业务正常可用，运维修复W1之后重新加入集群，当后备库。

835ca9d36c43·2020-06-23 14:23

推荐频道

W1