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2018年11月5日
golang 反汇编代码阅读-- defer
摘要: 先看源码 再看反汇编代码 那么多的 int3 是为了保证函数栈是对齐的? yes it is ! some compiler use nop, others use int3 ! 为什么大部分的函数都是先 mov,cmp, jbe 到 runtime.morestack_noctxt 那里? 据说和
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posted @ 2018-11-05 22:27 tmortred
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2018年5月1日
assignment3
摘要: Assignment 3 Image Captioning with Vanilla RNNs * jordn rnn is better than elman rnn ! why ? just look at their struture! * lstm 是一种网络,还是网络中的 cell ? *
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posted @ 2018-05-01 15:33 tmortred
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2018年4月19日
Lecture 12: Visualizing and Understanding
摘要: Lecuture 12: Visualizing and Understanding What is going on inside Convnet First Layer The last Layer 如果将神经网络的前几层看成是特征提取器,那么这个网络的特征相应特性是什么?在众多的方法中,有个
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posted @ 2018-04-19 21:03 tmortred
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2018年3月24日
assignment2
摘要: assignment2 Q1: Fully-connected Neural Network (25 points) “独立完成” Fully-connected Neural Network 作业,还是挺开心的 5 层 Fully-connected Neural Network 加上 dropo
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posted @ 2018-03-24 21:14 tmortred
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2018年3月5日
assignment1
摘要: assignment1 Q1: k-Nearest Neighbor classifier (20 points) 收获:开始学习 numpy,two_loop、one_loop 方法都能写出来但是 no_loop 就不会写,而且连答案都看不懂 交叉验证的那段代码可以复用,可以 copy 到其它项目
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posted @ 2018-03-05 20:38 tmortred
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Lecture 1: Introduction
摘要: Lecture 1: Introduction 1. 看图说话 图 1-1: 计算机视觉所需的背景知识 Computer Vision 涉及到的学科比较多,如果想要在 Computer Vision 这块有所成就必须要有深厚的多学科理论基础。仅凭着计算机功底 + 机器学习功底是不行(何况,我什么功底
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posted @ 2018-03-05 20:04 tmortred
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2018年1月21日
Lecture 14:Radial Basis Function Network
摘要: Lecture 14:Radial Basis Function Network 14.1 RBF Network Hypothesis 图 14-1 RBF network 从图 14 -1 中可以看出,RBF NNet 没啥特色。就是用 RBF 核作为激活函数。为什么还要 RBF NNet 呢?
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posted @ 2018-01-21 16:53 tmortred
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2018年1月18日
Lecture 13:Deep Learning
摘要: Lecture 13: Deep Learning 13.1 Deep Neural Network 图 13-1 如何设计每一层 layer ! layer 是一层一层加上去的,还是有可能是 几层几层加上去的(CNN 肯定是几层几层加上去的)。 1) “结构决定功能”固然正确,但是如何设计结构以及
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posted @ 2018-01-18 19:44 tmortred
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2017年12月25日
机器学习基石笔记16——机器可以怎样学得更好(4)
摘要: Lecture 16 : Three Learning Principles 16.1 Occam's Razor 16.2 Sampling Bias 16.3 Data Snooping 16.4 Power of Threee 题外话:
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posted @ 2017-12-25 10:52 tmortred
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机器学习基石笔记15——机器可以怎样学得更好(3)
摘要: Lecture 15: Validation 15.1 Model Selection Problem 略过! 用 Ein 来选择模型不靠谱,要用验证集 15.2 Validation 略过! 15.3 Leave-one-out Cross Validation 现在还有一个问题,Eloocv 是
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posted @ 2017-12-25 10:49 tmortred
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