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偏导数

在数学中,一个多变量的函数的偏导数,就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定(相对于全导数,在其中所有变量都允许变化)。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。偏导数适用于高等数学,在中学阶段暂不学习,但可作为高等学校的高等数学课程。

SpringBatch中的retry和skip机制实现分析

SpringBatch中的retry和skip机制实现分析 SpringBatch是spring框架下的一个子模块,用于处理批处理的批次框架。 本文主要分析SpringBatch中的retry和skip机制的实现。 先简单说明下SpringBatch在SpringBoot中的使用。 如果要在springboot中使用batch的话,直接加入以下依赖即可: org.springframework.boot spring-boot-starter-batch 然后使用注解开启Batch模块: .reader(reader).writer(writer).skip(Exception.class).

LSTM网络层详解及其应用实例

LSTM网络层详解及其应用实例 上一节我们介绍了RNN网络层的记忆性原理,同时使用了keras框架听过的SimpleRNN网络层到实际运用中。然而使用的效果并不理想,主要是因为simpleRNN无法应对过长单词串的输入,在理论上,当它接收第t个输入时,它应该能把前面好几个单词的处理信息记录下来,但实际上它无法把前面已经处理过的单词信息保留到第t个单词输入的时刻。 出现这种现象

skip-gram,单词向量化算法及其数学原理

分别表示M2的每一列,那么分别与他们做点乘后就得到V个值,这V个值经过softmax层后会做一个归一化处理,也就是把这V个值与常数e做指数运算,然后在分别除以他们的和,也就是第i-1个值由原来的*变为: 屏幕快照 2018-08-14 下午4.39.54.png 模型把上面这个值就定义为,这么定义是合理的,因为+.

英语趣闻:世界杯足球为何每届都不一样?

说来说去,这些全都回避了一个重要问题:如果它的目标是制造出和运动员练习多年的足球相似的足球,那么世界杯为何又要每年推出新款足球呢? There's a new ball released for every World Cup and I think the primary reason is money. The 2018 World Cup ball costs over $100. And these balls fly off the shelves!

cs231n之SVM算法和SoftMax算法

cs231n之SVM算法和SoftMax算法 1.环境搭建以及前置条件 1.前置环境: 1.mac 2.pycharm 3.python3 4.Anaconda 2.环境搭建: 1.官网下载并安装Anaconda 2.官网下载并安装pycharm 3.在pycharm中使用Anaconda 1.preference-- project-- project interpreter 2.将Anaconda的解释器当做一个project interpreter添加 4.下载assignment1作业项目并导入pycharm中,作业下载 。 5.下载数据集并解压到assignment1作业项目的 assignment1/cs231n/datasets/

Machine Learning:神经网络基础

Machine Learning:神经网络基础 Introduction 工作流程:Forward-Propagation、Backward Propagation、Partial Derivatives、Hyper Parameters 深度网络:A single layer Neural Network、Wide Neural Network vs Deep Neural Network 维度诅咒、权衡 image Introduction 神经网络试图复制人脑的工作以使事情更加智能化。 神经网络通常是一种有监督的学习方法。这意味着需要有一套训练集。理想情况下,训练集合包含了绝对真值(tag

神经网络和深度学习(吴恩达 Andrew Ng):一二周学习笔记

shape,这是一条python命令,用来输出矩阵的维度,即(nx,m),表示X是一个nx*m的矩阵,这就是如何将训练样本,即输入x用矩阵表示,那输出标签y呢,同样为了简单的构建一个神经网络,将y标签也放入列中,Y = [y^(1),y^(2),.

深度学习学习笔记(三)

深度学习学习笔记(三) 这篇笔记,主要记录花书第四章关于数值计算知识的回顾。在机器学习中常常需要对模型进行优化,例如找到损失函数的最小值和线性方程组的求解。其中介绍的梯度下降、牛顿方法、约束优化等都是非常常见的优化方法。 上溢和下溢 上溢:当大量级的书被近似为∞或者-∞时,发生上溢,进一步的运算会导致结果变成非数字。 下溢:当接近零的数被四

逻辑回归(Logistic Regression)

T # 三个不同的theta_1值 theta2 = np.array([[0, 0.5]]).T theta3 = np.array([[0, 1]]).T theta = np.concatenate((theta_0, theta_1), axis=1) # 101组不同的参数 J_list = [] for i in range(101): current_theta = theta[i:i+1].

万达给全国45000家购物中心上了一课,小米和格力笑而不语

万达给全国45000家购物中心上了一课,小米和格力笑而不语 网上商城和实体零售,总有说不明的千丝万缕,以目前的新零售为主,依托于大数据和新技术的运用,再次掀起了轩然大波,但未来的消费果真如此吗?还是场景化、精准化、需求个性化、价值参与的新时代消费主权来临? 今天卓普科技给大家聊一聊“新商业”模式下的新趋势,与消费者的变化相比,还有哪些我们急

响应式的优点和缺点??

这些相对长度多用于网格,诸如宽度,间距或是留白等属性。 为了更好的控制流式布局,可以使用最小宽度(min-width),最大宽度(max-width),最小高度(min-height)和最大高度(max-height),把他们应用到容器元素(container)上。 vw:视窗宽度;vmin:视窗最小尺寸;

Machine Learning 2 - 非线性回归算法分析

Machine Learning 2 - 非线性回归算法分析 2017-08-02@erixhao 技术极客TechBooster AI机器学习第二篇 - 非线形回归分析。我们上文深入本质了解了机器学习基础线性回归算法后,本文继续研究非线性回归。 非线性回归在机器学习中并非热点,并且较为小众,且其应用范畴也不如其他广。鉴于此,我们本文也将较为简单的介绍,并不会深入展开。 非线性回归之后,我们会继续经典机器学习

深度学习入门系列,用白话文的方式让你看得懂学的快(第八章)

2): 这里YY为预期输出值向量(由y1,y2,.,wmn)。对于有监督学习而言,在特定训练集合下,输入元素xi和预期输出yiyi都可视为常量。由此可以看到,损失函数LL,在本质上,就是一个单纯与权值wij相关的函数(即使把原本的激活函数作用加上去,除了使得损失函数的形式表现得更加复杂外,并不影响这个结论)。 于是,损失函数L梯度向量可表示为公式(8.

SVM系列第六讲--拉格朗日乘子法

SVM系列第六讲--拉格朗日乘子法 在前面的几讲中,我们终于引出了支撑向量的概念,同时得到了求解最大间隔分类器的目标规划式,接下来,我们就要对该式进行求解,但在正式求解之前,我想介绍一下求解需要了解的两个知识,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件。在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条

di手绘教程 画美女

di手绘教程 画美女 并不知道简书能不能发这些东西,但是爱好绘画的人应该不分app吧^_^。下面来给大家演示一张美女图,我喜欢画一些时装画。如果这个帖子有人喜欢,以后就可以在这里发啦。不过编辑可能无情拒绝本宝宝-_-# 第一步画一个人体,九头身比较好看,上身二头,臀部一头,大腿二头,小腿二头,还有叫一头,肩宽两个半,注意小腿可以延长,如果喜欢大长腿的

线性回归背后的数学

线性回归背后的数学 本文是YouTube上视频How to Do Linear Regression the Right Way笔记 假设我们有一堆数据,并且他们是线性相关的,那我们怎么找出最合适的那条直线呢? 此处关键是定义什么是最合适?可以通过每个点到直线的距离来定义整个合适,如图: 在上面的过程中,直线y=mx+b中m和b不管变化,从而找到最合适的直线,这个判断的依据就是: 上面公式的含义是:假设点是(x

译 | 你想在1年内赚100万吗?

译 | 你想在1年内赚100万吗? 译者按:赚钱是所有人都必需的技能,可它偏偏是一种学校里不教的技能,本文把赚钱的方法论分享给你。 发型、服装搭配 时尚博主Mimi 大约一年前我见到Mimi Ikonn和Alex Ikonn,我对他们两人的经历非常好奇。 为什么呢?因为Mimi自己制作视频,向大众提供价值,并且靠这些视频1年内就赚了100万。 我问Mimi和Alex是否可以采访他们。 因此,这是一篇非

回归系列之梯度下降

print "theta:%f, %f" %(theta0, theta1) if __name__=="__main__": gradf() 程序运行后得到的参数: theta:1.682974, 0.528715 对比函数y = 2 * x1 + (x2^2) / 2的参数: 2, 0.5。有所差异, 但还是比较接近。 以上是最简单的批量梯度下降方法, 梯度下降还涉及alpha步长, 非凸函数的初始化参数选取问题等等, 后续文章再探讨。

8.4 Spring Boot集成Kotlin混合Java开发

= null } 可以看到,Kotlin的变量声明方式略有些不同。在Kotline中,声明变量必须使用关键字var,而如果要创建一个只读/只赋值一次的变量,则需要使用val代替它。 Kotlin对函数式编程的实现恰到好处 一个函数指针的例子: /** * "Callable References" or "Feature Literals", i.e. an ability to pass * named functions or properties as values. Users often ask * "I have a foo() function, how do I pass it as an argument?