摘要: pass 阅读全文
posted @ 2019-06-18 13:33 KerShaw 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: C 程序设计(第四版)谭浩强 著 Keywords (37) const auto static extern register short int long float double signed unsigned _bool char enum struct union switch case 阅读全文
posted @ 2020-09-06 21:33 KerShaw 阅读(927) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Go 语言设计和工具链核心团队成员 Ken Thompson(肯·汤普逊) 大名鼎鼎、如雷贯耳,Unix 操作系统的发明人之一(排在第一号),C 语言前身 B 语言的设计者,UTF-8 编码设计者之一,图灵奖得主。老爷子今年快 76 岁了(1943年生)。早年一直再贝尔实验室做研究,60 多岁的时候 阅读全文
posted @ 2020-03-04 22:35 KerShaw 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:http://www.cnblogs.com/sochishun/p/7028056.html 加密技术通常分为两大类:"对称式"和"非对称式"。 对称性加密算法:对称式加密就是加密和解密使用同一个密钥。信息接收双方都需事先知道密匙和加解密算法且其密匙是相同的,之后便是对数据进行加解密了。 阅读全文
posted @ 2019-12-22 15:59 KerShaw 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 单变量线性回归 (Linear Regression with One Variable) 模型表示(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法。在本节课中,你会看到这个算法的概况,更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。 让我们通过一个例子来开始:这个例子是 阅读全文
posted @ 2019-12-08 13:56 KerShaw 阅读(646) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引言(Introduction) 欢迎(Welcome) 机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。在这门课中,你将学习到这门技术的前沿,并可以自己实现学习机器学习的算法。 你或许每天都在不知不觉中使用了机器学习的算法每次,你打开谷歌、必应搜索到你需要的内容,正是因为他们有良好的学习算法。谷歌和 阅读全文
posted @ 2019-12-08 12:21 KerShaw 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习 seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始。之 阅读全文
posted @ 2019-07-09 21:13 KerShaw 阅读(453) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 词汇表征(Word Representation) 上周我们学习了 RNN、GRU 单元和 LSTM 单元。本周你会看到我们如何把这些知识用到 NLP 上,用于自然语言处理 阅读全文
posted @ 2019-07-09 21:13 KerShaw 阅读(396) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第四周:Special applications: Face recognition & Neural style transfer 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 欢迎来到第四周,即这门课卷积神经网络课程的最后一周。到目前为止,你学了很多卷积神经网络的知识。 阅读全文
posted @ 2019-07-09 21:09 KerShaw 阅读(343) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第三周 目标检测(Object detection) 目标定位(Object localization) 大家好,欢迎回来,这一周我们学习的主要内容是对象检测,它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向,相比前两年,它的性能越来越好。在构建对象检测之前,我们先了解一下对象定位,首先我们看看它的定义。 图 阅读全文
posted @ 2019-07-09 21:09 KerShaw 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies) 为什么要进行实例探究?(Why look at case studies?) 这周我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析,为什么要看这些实例分析呢?上周我们讲了基本构建,比如卷积层、池 阅读全文
posted @ 2019-07-09 21:08 KerShaw 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑