12 2021 档案
摘要：参考资料：https://www.keraschina.com/keras_intro/ Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的计算软件，如：Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应
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摘要：公式 参考资料：面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型_梁强升.pdf 给定图G=(V,E,A)，其中V表示图的结点集合，E表示图的边集合，$A \in R_{n \times n}$是邻接矩阵。定义$D \in R_{n \times n}$是顶点的度矩阵$D_u=\sum_j W_{ij}$
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摘要：作者：朱小虎XiaohuZhu 链接：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 循环神经网络 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己
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摘要：参考资料： 自然语言处理(11)— 实战LSTM(keras版本) 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响 理解 LSTM 网络 LSTM整体结构 LSTM 中的重复模块包含四个交互的层 不必担心这里的细节。我们会一步一步地剖析 LSTM 解析图。现在，我们先来熟悉一下图中使用的各种元素的图
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摘要：最短路 dijkstra求最短路 //有向图 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; #define PII pair<ll,ll> const int Vertex_MAXN = 1e4 + 10; co
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摘要：《大数据开发技术基础》复习 题型：选择题（30分）、简答题（20分）、分析论述题（20分）、编程题（30分） 考试范围： 1、 大数据概述 2、 Linux基础知识及相关命令 3、 分布式文件系统HDFS 4、 分布式数据库HBase（含MySQL） 5、 NoSQL数据库 6、 MapReduce
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摘要：软件质量保证过程 软件质量与缺陷 软件质量定义 IEEE： 质量是系统、部件或过程满足 明确需求 客户或用户需要或期望的程度 软件质量 (GB/T 11457-2006)： 软件产品满足用户要求的程度； 软件具有所期望的各种属性的组合程度； 软件满足用户综合期望的程度； 软件在使用中满足用户要求的程
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摘要：Normal equation \[ \theta=(X^TX)^{-1}X^Ty \] Gradient descent for multiple variables Hypothesis \[ h_\theta=\Theta^Tx=\theta_0x_0+\theta_1x_1+\theta_2
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摘要：Lecture18 Application example:Photo OCR Problem description and pipeline The Photo OCR problem 全称：Photo Optical Character Recognition。如何让计算机读出图片中的文字信息
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摘要：Lecture16 Recommender Systems Problem formulation Example:Predicting movie ratings User rates movies using zero to five stars \(n_u\) = no. users \(n_
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摘要：Lecture 15 Anomaly detection problem motivation Gaussian distribution Algorithm Density estimation Training set : \({x^{(1)},x^{(2)},\dots,x^{(m)}}\)
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摘要：编译程序的逻辑结构 编译程序逻辑结构上至少包含两大阶段 分析（Analysis）阶段 理解源程序，挖掘源程序的语义 综合（Synthesis）阶段 生成与源程序语义上等价的目标程序 编译程序的前端、中端和后端 前端（Front End） 实现主要的分析任务 通常以第一次生成中间代码为标志 后端（Ba
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摘要：Lecture8 Neural NetWork：Representation Non-linear hypotheses Neural NetWork \(a_i^{(j)}\) = "activation" of unit i in layer j \(\Theta^{(j)}\) = matri
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摘要：Lecture7 Regularization Overfitting : If we have too many features,the learned hypothesis may fit the training set very well,but fail to generalize to
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摘要：Lecture9 Neural Networks:Learning Cost function Neural Network (Classifification) \(L\) = total no. of layer in network \(S_l\) = no. of units (not co
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摘要：Lecture12 Support Vector Machines Alternative view of logistic regression support vector machine: \[ \underset{\theta}{min}C\sum^m_{i=1}[y^{(i)}cost_1
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