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第二周编程作业 -Logistic Regression with a Neural Network mindset(三)
第二周编程作业 -Logistic Regression with a Neural Network mindset(二)
第二周编程作业 -Logistic Regression with a Neural Network mindset(一)
第二周神经网络基础
贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。
hdu-1098 Ignatius's puzzle(费马小定理)
hdu1061-Rightmost Digit hdu1097-A hard puzzle 这两个oj题目思路几乎一样,都是为了快速求出一个数n次方后的末尾数为都多少?
邻接表表示法将图以邻接表(adjacency lists)的形式存储在计算机中。所谓图的邻接表,也就是图的所有节点的邻接表的集合;而对每个节点,它的邻接表就是它的所有出弧。邻接表表示法就是对图的每个节点,用一个单向链表列出从该节点出发的所有弧,链表中每个单元对应于一条出弧。为了记录弧上的权,链表中每个单元除列出弧的另一个端点外,还可以包含弧上的权等作为数据域。图的整个邻接表可以用一个指针数组表示。例如下图所示,邻接表表示为
括号配对问题
c++中stack、queue、vector的用法
以下内容来自网络搜集的知识
卡特兰数又称卡塔兰数,卡特兰数是组合数学中一个常出现在各种计数问题中的数列。
Apache2.4.9本地访问正常但是在局域网或外网IP拒绝访问
单字矢量空间模型已经在学习词汇信息方面非常成功。但是,它们无法捕捉到更长的短语的位置意义,这样就阻碍了它们对语言的深入理解。我们介绍一种递归神经网络(RNN)模型,该模型学习任意句法类型和长度的短语和句子的组合向量表示。我们的模型为解析树中的每个节点分配向量和矩阵:向量捕获组成部分的固有含义,而矩阵捕获它如何改变相邻单词或短语的含义。这种矩阵向量RNN可以学习命题逻辑的运算符和自然语言的含义。该模型在三个不同的实验中获得最显著的表现:预测副词形容词对的细粒度情感分布;对电影评论的情感标签进行分类,并使用他们之间的句法路径对名词之间的因果关系或主题信息进行分类。
我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示),我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄(全是阿三的头像。。。),测试集有6636张图片,首先我们加载数据集,然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型,预测出6636张人物头像对应的年龄
最近在学习Laravel,参考的课程是后盾网地Laravel5.2博客项目实战,地址是 Laravel 5.2开发实
机器学习(三)使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络(二)
本篇文章是原文的翻译过来的,自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错,文章结构清晰,由浅入深、从理论到代码实现,最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文,以便以后阅读和复习和网友参考。因时间(文字纯手打加配图)紧促和翻译水平有限,文章有不足之处请大家指正。
网上大神已经做过这个功能https://github.com/lavyun/vue-demo-search 这自己仅实现搜索功能
Echarts的使用以及动态加载数据
自己也算是摸爬滚打搭建成功,然后自己再重新安装部署一遍,把完整步骤分享给大家,同时最后有一些连接,如果我的步骤不行,大家可以参考其他人的(这个有点花费时间,大家提前有个心理准备 - _-)