android学习课程笔记第44页

22张精炼图笔记，深度学习专项学习必备

这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记一、深度学习基础篇深度学习基本概念

孙琪翔·2022-05-08 07:42

架构设计 3-高可用架构之CAP理论

导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第三部分，主要介绍分布式系统中的CAP理论以及相关的ACID理论和BASE理论。对分布式系统架构有一个理论上的感知。

·2022-05-07 23:10

自学android要多长时间,自学android开发,从零开始学Android

没有一个完整系统的Android学习路线，据达内Android培训讲师经验来看，学习Android开发首先要有Java基础，下面达内Android培训讲师为读者梳理一下自学Android开发的过程。

曲水流觞不醉人·2022-05-04 16:56

Android学习笔记汇总

leilifengxingmw·2022-05-04 10:06

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人课程笔记——目录与索引（已完结）

从有代码的课程开始讨论【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之LinearModel-代码理解与实现(1/9)【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之GradientDescend-代码理解与实现(2/9)【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之BackPropagation-代码理解与实现(3/9)【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之LinearRegress

nemo_0410·2022-05-04 07:41

卷积神经网络CNN各种模型（李沐老师的课程笔记——动手学）

其实大部分是李沐老师ppt的内容，我只是整理了一下不同神经网络模型LeNetAlexNet20122012年sigmoid变成了ReLU（减缓梯度消失）隐藏全连接层后加入了丢弃层数据增强新加入丢弃法，最大池化层VGG2013更大更深的AleNetx（重复的VGG块）将卷积层组合成块NIN全连接层太贵，参数太多容易过拟合但卷积层后的的一个全连接层的参数非常大1x1卷积层来替代全连接层Inceptio

望寒秋·2022-05-02 07:50

架构设计之一——基础架构

导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第一部分，主要介绍架构设计的历史背景、相关概念、目的、复杂度、原则以及流程。从整体上对架构设计有所了解。

·2022-05-01 22:42

《操作系统原理》学习笔记：第1章概述

前言：该系列文章为笔者学习清华大学《操作系统原理》相关课程笔记，参考书籍《操作系统概念》《现代操作系统等》。

search-lemon·2022-04-25 10:40

单点登录课程笔记

资料hi，这是我用百度网盘分享的文件~复制这段内容打开「百度网盘」APP即可获取。链接：https://pan.baidu.com/s/17v_azZD6tHJ2Y5WJJw4tow?pwd=6666提取码：6666--来自百度网盘超级会员V4的分享文章目录单点登录session跨域代码实现nginxsession共享Token机制传统的session身份认证Token身份认证JSONWebTok

小白一起学编程·2022-04-24 13:15

【CS224n】2斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记——词向量、词义和神经分类器

NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning课程笔记21.词向量和word2vec2.优化基础知识3.我们能否通过计数更有效地抓住词义的本质？

Yang SiCheng·2022-04-23 07:43

android点击出现多选框,android学习笔记之弹出多选框

JAVA代码：packagecom.meiguihuayu;importandroid.app.Activity;importandroid.app.AlertDialog;importandroid.content.DialogInterface;importandroid.os.Bundle;importandroid.view.View;importandroid.view.View.OnC

三上酱·2022-04-19 13:11

Android学习之登陆界面设计（一）前后期准备以及相关配置

Android学习之登陆界面设计（一）前后期准备以及相关配置前言成品成品样式成品特点工具系统配置手机配置AndroidStudio3.6.3SDK图片来源矢量图标库Background、Logo前期准备新建工程导入素材库新建

◎天启疯车℡·2022-04-19 13:10

计算语言学课程笔记（三）

本周的内容主题是另一个计算语言学领域非常重要的基础概念：n元语法模型(n-gram,也有翻译为文法模型的)本部分也非常基础，但是确实统计自然语言处理这一方法论的核心与重中之重。概念较多，有些容易混淆，但是多多接触之后自然会有更加深刻的理解。在n元语法模型学习完之后还讲解了对应的数据平滑技术，里面涉及到了一些简单的公式推导---------------------------------------

飞奔的火焰·2022-04-17 07:54

李宏毅机器学习课程笔记-1|CSDN创作打卡

李宏毅机器学习课程笔记文章目录李宏毅机器学习课程笔记前言一、机器学习是什么？

技术缝合怪·2022-04-14 16:47

李宏毅机器学习课程笔记-2|CSDN创作打卡

李宏毅机器学习课程笔记--深度学习基本概念简述文章目录李宏毅机器学习课程笔记前言1.如何更好地拟合实际情况：2.定义损失函数loss3寻找最优4.模型套娃前言从零入门机器学习。

技术缝合怪·2022-04-14 16:47

台大李宏毅课程笔记2——Gradient Descent（梯度下降）

李宏毅课程笔记2AdagradStochasticGradientDescentFeatureScaling（特征缩放）梯度下降的理论解释本次笔记主要包含三节课：GradientDescent123（梯度下降

子涣_new·2022-04-14 07:11

PMP课程笔记：第1-3章引论项目运行环境项目经理

目录第一章引论1.什么是项目？2.项目特点2.1临时性2.2独特性2.3渐进明细性2.4变更性2.5商业性2.6背景性3.促成项目创建的因素4.项目VS运营5.项目管理的重要性6.项目，项目集，项目组合，运营7.什么是项目管理目标8.项目管理组成9.项目生命周期，开发生命周期9.1预测型生命周期9.2迭代或增量生命周期9.3敏捷生命周期9.4做项目需要照搬预测和敏捷吗10.项目与开发生命周期（预测

SherylTT·2022-04-13 15:05

机器学习中级课程笔记——2.2向量矩阵基础---标量，向量，矩阵，张量

2.2向量矩阵基础向量以及它的基本运算对于数据的表示,我们经常会碰到几个概念:标量(scalar),向量(vector),矩阵(matrix)和张量(tensor)。不管使用sklearn,Pytorch,还是Tensorflow也好,一定要掌握这几个概念。即便工具化趋势越来越明显,而且我们可以把模型当作黑盒子来对待,但唯一绕不开的是这个“黑盒子的”输入和输出,而且输入和输出必须要以标量、向量、矩

aprilzj123·2022-04-13 07:31

李宏毅2021春机器学习课程笔记——Introduction of Machine/Deep Learning

本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！一、MachineLearning概念理解MachineLearning主要的任务是寻找一个合适的Function来完成我们的工作（非常不严谨的简单理解），如上图中的ImageRecognition，就是要寻找一个合适的fff，实现通过对输入的图片进行各种转换

sykai1·2022-04-08 08:40

斯坦福CS20SI：基于Tensorflow的深度学习研究课程笔记,Lecture note2:TensorFlow Ops

课程笔记2：TensorflowOpsCS20SI：深度学习研究中的Tensorflow（cs20si.stanford.edu）由ChipHuyen编写（[email protected]）评论者

平凡_·2022-04-08 08:32

李宏毅机器学习课程笔记4：CNN、Why Deep、Semi-supervised

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第10-12课所做的笔记和自己的理解。Lecture10:ConvolutionalNeuralNetworkWhyCNNforImageCNN的参数比全连接神经网络少得多，为什么CNN只用较少的参数就可以用于处理图像呢？这是因为图像具有以

徐子尧·2022-04-04 10:53

李宏毅老师2022机器学习课程笔记 01 Introduction of Deep Learning

01IntroductionofDeepLearning机器学习相关规定什么是机器学习机器学习的概念我觉得李老师讲得非常好的一点就是，他真正说清楚了机器学习中的一些因果逻辑。比如我之前在网络上查阅过一些资料，他们在介绍机器学习时，很多时候上来就说机器学习“是机器学习过去的经验”、“模仿人类学习”等等，但是看了这些解释之后对机器学习是什么还是没有一个清晰的概念。按照我个人对李老师课程的理解，这个的因

3077491278·2022-04-04 10:51

李宏毅老师2022机器学习课程笔记 02 卷积神经网络(CNN)

02卷积神经网络(CNN)CNN介绍上图是CNN的完整结构图，先放在这里，下面会以图像分类任务为例，逐步对其进行介绍。CNN的设计动机CNN是专门为图像设计的网络结构，结合了许多图像才会有的特性。CNN在图像分类中的使用基本结构信息输入CNN的输入一般的图片，且图片一般是一个三维的张量，包括图片的宽、图片的高和图片的信道数。图片的宽和高之积即为图片的像素数目，如果图片是彩色图片，那么有RGB三个信

3077491278·2022-04-04 10:06

强化学习课程笔记之policy-based方法

Policy-based和Value-based是RL中Model-free的两大分支，关于value-based的课程笔记，点这里(个人认为将李宏毅教授的强化学习笔记结合Sutton强化学习书籍一起学习会更好

Ton10·2022-03-29 07:46

3.2-python爬虫之数据库存储

6、查找数据7、删除数据8、更新数据二、MongoDB数据库1、在windows安装mongodb2、mongodb三元素3、mongodb操纵命令4、python操作mongodb前言摘录自B站对应课程笔记不愧是清

Nosimper·2022-03-28 10:28

我的 5 年 Android 学习之路，那些年一起踩过的坑

大概分为三个部分：一、Android职业规划二、Android学习路线三、如何进入大厂Android成长生涯1-3年前3年，我觉得是我们成长最快的时候。

·2022-03-26 20:10

【android学习笔记】第三篇——基础控件1

哦豁~上次学完了布局后，我们今天来谈谈控件。如果有时间，我会把自定义动画也学了~同样写在这一篇博文里面。导入资源，Ctrl+C，选中文件夹，Ctrl+V出现了Androidstudio出现CallrequiresAPIlevel24(currentminimumis15):android.icu.util.calendar问题时的办法https://blog.csdn.net/uriboyka19

小菜鸟俊隽·2022-03-25 08:55

2022年最新Android学习路线整理分享，带你干倒世界卷王

安卓（Android）是一种基于Linux内核（不包含GNU组件）的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑。由美国Google公司和开放手机联盟领导及开发安卓（Android）2011年，在亚太地区市场占据统治地位，终结了Symbian塞班系统的霸主地位，成功跃居全球第一，更是到如今Android占据了全球智能手机市场70％以上的份额。无一不是在体现Android的强

Android老皮·2022-03-23 16:32

android11文件存储,Android学习（11）-文件和SharedPreference存储

Android中提供三种方式用于持久化：文件存储、SharedPreference和数据库存储1、文件存储文件不对存储的内容进行任何的格式化处理。适合文本数据和二进制数据。Android里面有固定的接口用户打开文件，然后可以通过javaio接口用于文件的读取和写入。其代码：publicclassMainActivityextendsActivity{privateEditTextinText;pr

weixin_39874269·2022-03-19 01:45

Android学习遇到的问题及总结

day4注意单词拼写写某些关键词的时候先保存，然后才能用Context是全局信息获取自己创建了App类并且继承了Application的情况下，((App)getApplicationContext)相当于对App的引用Application创建的时候，在manifest文件的Application中写入android:name=ApplicationNameApplication先于Activi

zyww·2022-03-19 01:11

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(14)序列模型(Sequence Models)-第二周自然语言处理与词嵌入

第五门课序列模型(SequenceModels)第二周自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）文章目录第五门课序列模型(SequenceModels)第二周自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）2.1词汇表征（WordRepresentation）2.2使用词嵌

geekxiaoz·2022-03-18 07:48

【YOLO】深度学习-物体检测-YOLO系列（网易云课程笔记）

第一章YOLO系列概述1.深度学习经典检测方法(1)tow-stage(两阶段)：Faster-rcnnMask-rcnn系列：增加了区域建议网络（RPN），即预选框特点速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用检测框架MaskRcnn(2)one-stage(单阶段)：YOLO系列特点最核心的优势：速度非常快，适合实时检测检测效果比较一般回归任务：首先，输入一张图片，经过一个CNN

摇曳的树·2022-03-18 05:43

Android学习路线总结

最近看到很多Android新手问Android学习路线，学习方法啊，如何入门啊，所以我从网上找了一些资料，然后以我的工作经验给大家总结一下，让你们少走弯路，提取一些工作中经常用到的技术。

饭小粒·2022-03-17 08:45

数据分析课程笔记（四）pandas、series、dataframe、索引数据和缺失数据处理

数据分析课程笔记pandas为什么要学习pandas常见数据类型创建seriesSeries切片和索引Series的索引和值读取外部数据DataFrame索引数据lociloc布尔索引字符串方法缺失数据处理

M行者X·2022-03-17 07:43

Android开发：这可能是ViewPager2滑动冲突最全的处理方案，内外兼修

finalintaction=ev.getAction()&MotionEvent.ACTION_MASK;if(action==MotionEvent.ACTION_CANCEL||act《Android

m0_64319112·2022-03-15 11:54

自我疗愈之慢性与心理的关系的隐喻（中）

大家好，今天继续分享我学自我疗愈的课程笔记，昨天分享的慢性疾与心理的关系的隐喻（上）不知为何被平台锁住了，申诉了一下还没被解锁。

还是苏贝·2022-03-15 10:33

Android学习笔记——归纳整理

目录一：Android系统架构二：Actvity相关2.1基础相关2.2Intent相关2.2.1Intent的组成2.2.2显式Intent2.2.3隐式Intent2.2.4Intent属性2.2.5Intent用法2.2.6Intent——Activity间传递数据2.3Activity生命周期2.4Activity启动模式2.4.1standard2.4.2singleTop2.4.3si

Yawn__·2022-03-14 12:12

Android美食项目

项目简介本项目是对本人Android学习的一个汇总，集合使用了大部分以前博客所写的技术，是一个完整的Android项目。

Cucucuu·2022-03-09 12:44

2021年Android开发者跳槽指南，最全的BAT大厂面试题整理

前言曾听过很多人说Android学习很简单，做个App就上手了，工作机会多，毕业后也比较容易找工作。这种观点可能是很多Android开发者最开始入行的原因之一。

m0_56259515·2022-03-07 20:40

cs231n计算机视觉课程笔记

P2目标识别PASCAL数据集一个ImageNet（1500w—4000w、22000类）P32012：AlexNet7-8层2014：VGG网络19层2015：残差网络152层1998LeCunCNN诞生用于数字识别，2012才开始流行的原因：计算能力、标签↑P4图像分类-数据驱动方法计算机眼中的图像：一大堆数字：800*600的像素，每个像素由三个值表示（红、绿、蓝）问题：语义鸿沟存在于人类定

SereneL9·2022-03-07 07:30

【课程笔记】中科大凸优化（三）

上节课知识补充凸锥的几何解释不断改变形状的平行四边形仿射集、凸锥、凸组合的关系因为凸集的条件是其余两个条件的并集，因此为什么不是条件越多的，表示范围越小？因为在定义仿射集、凸集的时候，要求的是“任意的\(\theta\)组合满足“。“任意”的限制越少，反而约束的对象越多（举例：任意人>任意男性>任意男孩），也就越严格（对任意人满足，必然对任意男性、男孩满足）。也就是只要对任意\(\theta_1+

木坑·2022-03-06 20:00

【课程笔记】中科大信息论（三）

熵的链式法则\[\begin{aligned}H(X,Y)&=\mathrm{E}\left[\log\frac{1}{p(X,Y)}\right]\\&=\mathrm{E}\left[\log\frac{1}{p(X)p(Y\midX)}\right]\\&=\mathrm{E}\left[\log\frac{1}{p(X)}+\log\frac{1}{p(Y\midX)}\right]\\&

木坑·2022-03-05 14:00

David Silver RL课程笔记（一）

最后还是决定看一遍DavidSilver大神的课，在这里结合自己的理解记一些课程笔记，主要是摘取部分个人认为的重点内容进行记录。

yyaya-·2022-03-03 07:30

2021李宏毅机器学习课程笔记——Adversarial Attack

注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/attack_v3.pptxI.ExampleofAttack从某种角度来说，深度学习模型可以简单理解为各种各样的矩阵乘给叠在一起。以图像分类为例，输入的图像也是一个矩阵，那么，实际上就有可能对

xiongxyowo·2022-03-03 07:30

2021李宏毅机器学习课程笔记——Domain Adaptation

注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/da_v6.pptxI.WhyDomainAdaptation存在DomainShift现象：训练数据与测试数据的分布差异较大。一个例子如下所示：这就会导致我们训练的模型在遇到“未见过的不同域样