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发表了文章 2023-04-21
电脑爱好者合订本 2006~2010 NPM、PYPI、DockerHub 备份
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发表了文章 2023-04-21
电脑爱好者合订本 2001~2005 NPM、PYPI、DockerHub 备份
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发表了文章 2023-04-21
达内 Java 全套教程 NPM、PYPI、DockerHub 备
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发表了文章 2023-04-21
上海交大软件学院课件 NPM、PYPI、DockerHub 备份
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发表了文章 2023-04-21
安全参考和书安 NPM、PYPI、DockerHub 备份
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发表了文章 2023-04-21
CEH 讲义 NPM、PYPI、DockerHub 备份
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发表了文章 2023-04-21
【信仰充值中心】Firefox 97 后续更新一览
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发表了文章 2023-04-21
BasicGames Python 源码解析 02 Amazing
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发表了文章 2023-04-21
BasicGames Python 源码解析 01 AceyDucey
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发表了文章 2023-04-21
CEH v8~v11 Module Slides 和 Lab Manual 下载
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发表了文章 2023-04-21
Github新安全措施：停止Git客户端账号密码登录的解决方案
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发表了文章 2023-04-21
Java BigDecimal 的舍入模式（RoundingMode）详解
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发表了文章 2023-04-21
复现扫描全能王的增强锐化
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发表了文章 2023-04-21
关于 awesome-algorithm 仓库中 Python Leetcode 代码删除一事
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发表了文章 2023-04-21
Crowdin 使用指南
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发表了文章 2023-04-21
解决 SmallPDF 联网验证和试用期过期问题
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发表了文章 2023-04-21
TensorFlow HOWTO 4.2 多层感知机回归（时间序列）
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发表了文章 2023-04-21
TensorFlow HOWTO 4.1 多层感知机（分类）
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发表了文章 2023-04-21
TensorFlow HOWTO 2.3 支持向量分类（高斯核）
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发表了文章 2023-04-20
TensorFlow HOWTO 2.2 支持向量回归（软间隔）
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发表了文章 2023-04-20
TensorFlow HOWTO 2.1 支持向量分类（软间隔）
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发表了文章 2023-04-20
TensorFlow HOWTO 1.4 Softmax 回归
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发表了文章 2023-04-20
TensorFlow HOWTO 1.3 逻辑回归
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发表了文章 2023-04-20
TensorFlow HOWTO 1.2 LASSO、岭和 Elastic Net
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发表了文章 2023-04-20
【番外】负采样原理
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发表了文章 2023-04-20
Selenium Webdriver 简易教程2
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发表了文章 2023-04-20
Selenium Webdriver 简易教程
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发表了文章 2023-04-20
Hexo 入门指南（七） - 评论 & 分享
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发表了文章 2023-04-20
Hexo 入门指南（二） - 安装、初始化和配置
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发表了文章 2018-10-24
【番外】线性回归和逻辑回归的 MLE 视角
版权声明：License CC BY-NC-SA 4.0 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/83345186 线...
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发表了文章 2018-10-17
fast.ai 深度学习笔记：第一部分第五课
原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 5 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 一，引言 没有足够的关于结构化深度学习的出版物，但它肯定出现在行业中： 结构化深度学习，作者：Kerem Turgutlu @datascience.
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发表了文章 2018-10-17
fast.ai 深度学习笔记：第一部分第四课
原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 4 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生的文章： 改善学习率的方式 循环学习率技术 探索带有重启动的随机梯度下降（SGDR） 使用差异学习率的迁移学习 让计算机看得比人类更好 Dropout [04:59] learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, ps=0.5, precompute=True) precompute=True ：预计算来自最后一个卷积层的激活。
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发表了文章 2018-10-17
fast.ai 深度学习笔记：第一部分第三课
原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 3 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生创建的有用材料： AWS 操作方法 TMUX 第 2 课总结 学习率查找器 PyTorch 学习率与批量大小 误差表面的平滑区域与泛化 5 分钟搞定卷积神经网络 解码 ResNet 架构 另一个 ResNet 教程 我们离开的地方： 回顾 [08:24] ： Kaggle CLI：如何下载数据 1： 从 Kaggle 下载时， Kaggle CLI 是一个很好的工具。
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发表了文章 2018-10-17
fast.ai 深度学习笔记：第一部分第二课
原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 2 作者：Hiromi Suenaga 论坛 笔记本 回顾上一课 [01:02] 我们使用 3 行代码来构建图像分类器。
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发表了文章 2018-10-17
fast.ai 深度学习笔记：第一部分第一课
原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 1 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 入门 [0:00]： 为了训练神经网络，你肯定需要图形处理单元（GPU） - 特别是 NVIDIA GPU，因为它是唯一支持 CUDA（几乎所有深度学习库和从业者都使用的语言和框架）的设备。
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发表了文章 2018-10-04
TensorFlow 学习指南 四、分布式
原文：LearningTensorFlow.com 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 自定义函数 Conway 的生命游戏是一个有趣的计算机科学模拟，它在地图上发生，有许多正方形的单元格，就像棋盘一样。
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发表了文章 2018-10-04
TensorFlow 学习指南 二、线性模型
原文：LearningTensorFlow.com 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 广播 当我们操作不同维度的数组时，它们可以以不同的方式组合，无论是逐元素还是通过广播。
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发表了文章 2018-10-03
TensorFlow 学习指南 一、基础
原文：LearningTensorFlow.com 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 变量 TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。
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发表了文章 2018-10-01
SciPyCon 2018 sklearn 教程（下）
原文：SciPy 2018 Scikit-learn Tutorial 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 十三、交叉验证和得分方法 在前面的章节和笔记本中，我们将数据集分为两部分：训练集和测试集。
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发表了文章 2018-09-28
Kaggle word2vec NLP 教程 描述
原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 描述 在本教程竞赛中，我们对情感分析进行了一些“深入”研究。
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发表了文章 2018-09-28
Kaggle word2vec NLP 教程 第三部分：词向量的更多乐趣
原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 第三部分：词向量的更多乐趣 代码 第三部分的代码在这里。
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发表了文章 2018-09-28
Kaggle word2vec NLP 教程 第二部分：词向量
原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 第二部分：词向量 代码 第二部分的教程代码在这里。
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发表了文章 2018-09-27
Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分：写给入门者的词袋
原文：Bag of Words Meets Bags of Popcorn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 第一部分：写给入门者的词袋 什么是 NLP NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。
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发表了文章 2018-09-27
Alexa Top 1000 在中国的访问情况
记录日期：2018.9.27 标题 测试开始于 Censored* google.com 3月 2011 100% youtube.
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发表了文章 2018-09-20
图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文 4.3 ~ 4.7
原文：A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 基于边重构的优化问题 总体见解： 基于节点嵌入建立的边应尽可能与输入图中的边相似。
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发表了文章 2018-09-19
图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文 4.1 ~ 4.2
原文：A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 四、图嵌入技术 在本节中，我们基于所使用的技术对图嵌入方法进行分类。
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发表了文章 2018-09-18
图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文第三章
原文：A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 三、图嵌入的问题设定 在本节中，我们从问题设定的角度比较现有的图嵌入工作，其中包括嵌入输入和嵌入输出。
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发表了文章 2018-09-16
GeeksForGeeks 翻译计划 | ApacheCN
版权声明：License CC BY-NC-SA 4.0 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/82730437 GeeksForGeeks 是计算机科学百科，涵盖了所有计算机科学核心课程。
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发表了文章 2018-09-15
图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文第一、二章
原文：A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 一、引言 图自然存在于各种各样的现实世界场景中，例如，社交媒体网络中的社交图/扩散图，研究领域中的引用图，电子商务区中的用户兴趣图，知识图等。
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发表了文章 2018-09-10
TutorialsPoint 电子书 归档 2017
版权声明：License CC BY-NC-SA 4.0 https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/82588279 Tu...
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MySQL8 中文参考（二十七）（2）
