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摘要： install default JRE/JDKInstalling Java with apt-get is easy. First, update the package index: sudo apt-get updatecheck if Java is not already installed: java -versionIf it returns "The program java ca... 阅读全文

摘要： 谷歌浏览器添加下载源sudo wget http://www.linuxidc.com/files/repo/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/导入谷歌软件的公钥，用于下面步骤中对下载软件进行验证。wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo a... 阅读全文

摘要： 关于解压缩 今天尝试编译内核，下载到了一份tar.xz结尾的压缩文件，网上解决方法比较少，不过还是找到了，如下： $xz -d ***.tar.xz $tar -xvf ***.tar 可以看到这个压缩包也是打包后再压缩，外面是xz压缩方式，里层是tar打包方式。 补充：目前可以直接使用 tar x 阅读全文

摘要： http://www.jianshu.com/p/9e5cd946696d 邮箱：Soar360@live.com 授权密钥： GBPduHjWfJU1mZqcPM3BikjYKF6xKhlKIys3i1MU2eJHqWGImDHzWdD6xhMNLGVpbP2M5SN6bnxn2kSE8qHqNY 阅读全文

摘要： 编辑mysql的配置文件：my.ini（在MySql安装目录下）。 打开配置文件，在文件最后一行添加：skip-grant-tables，然后保存退出 意思为就是在启mysql时不启动grant-tables 重启MySql服务：（在命令行窗口中，需要事先把MySQL的bin路径添加到环境变量当中， 阅读全文

摘要： 如何设置侧边栏颜色 Ctrl+Shift+P -> install -> 搜索安装包SyncedSidebarBg，自动同步侧边栏底色为编辑窗口底色。 设置快捷键让html文件在浏览器窗口中打开 1.安装View In Browser插件 快捷键 Ctrl+Shift+P（菜单栏Tools->Com 阅读全文

摘要： 怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值，下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2为了计算Z... 阅读全文

摘要： 在反向传播的术语当中，我们看到，如果你想计算最后输出的变量的导数，使用你最关心的变量，对V的导数，那么我们就做完了一步反向传播，在这个流程中， 就是一个反向步， 现在来看另外一个例子，成本函数对a求导是多少呢？换句话说，我们改变a，将会对J的数值造成什么样的影响呢？介绍一个新的符号约定 当编程实现反向传播时，通常会有一个最终输出值是你要关心的，最终的输出变量，你真正想要关心或者说是优化的，在这种情... 阅读全文

摘要： 可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或者反向传播的过程来实现的 首先计算出神经网络的输出紧接着进行一个反向传播的操作，我们用来计算出对应的梯度或者导数这个流程图解释了，为什么使用这样的方式这样实现为了阐明这个计算过程，举一个比logistic回归更简单，不那么正式的神经网络的例子 来自为知笔记(Wiz) 阅读全文

摘要： 不需要很深入的了解微积分就可以使用神经网络和深度学习认真做作业，然后完成编码，就可以使用深度学习了在第四章，将会定义很多的函数类型，可以帮助我们通过微积分，把所有的知识结合起来， 其中有叫前向函数的函数有叫反向函数的函数深度学习当中，需要进一步详细的了解微积分的细节来自为知笔记(Wiz) 阅读全文

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摘要： 已经知道了logistic回归模型，也知道了损失函数 损失函数是衡量单一训练样例的效果，还知道了成本函数 成本函数用于衡量参数w和b的效果在全部训练集上面的衡量下面开始讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b回顾一下： 这里是最熟悉的logistic回归算法第二行是成本函数J，成本函数是参数w和b的函数，他被定义为平均值，即1/m的损失函数之和，损失函数可以用来衡量你的算法的效果，每... 阅读全文

摘要： 上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的，希望通过训练集找到参数w和b，来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测，将他写成y^（I）我们希望他会接近于训练集当中的y^（i）的数值现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运行情... 阅读全文

摘要： 本周学习神经网络编程的基础知识构建神经网络，有些技巧是非常重要 神经网络的计算过程中，通常有一个正向的过程（正向传播步骤），接着会有一个反向步骤（反向传播步骤），为什么神经网络的计算可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程？本周课程通过使用logistic回归来阐述，以便于能够更好的理解，logistic回归是一个用于二分分类的算法比如有一个二分分类问题的例子， 假如有一张图像作为输入是这样的，你... 阅读全文

摘要： logistic回归，是一个学习算法，用在监督学习问题中， 输出标签y是0或者1的时候，这是一个二元分类问题，给定一个输入x，一张图，你希望识别出这是不是猫图， 需要一个算法，可以给出一个预测值，我们说y^就是你对y的预测，更正式的说，你希望y^是一个概率，当输入特征x满足条件的时候y就是1，所以换句话说，如果x是图片，你希望y^能够告诉你，这是一张猫图的概率，x是一个nx维度的向量，已知logi... 阅读全文

摘要： 两个条件 第一是训练一个足够大的神经网络，以便发挥数据规模巨大的优点另外要到X轴上的位置，代表需要很多的数据，因此我们经常说，规模推动了深度学习的进步， 规模不仅是指神经网络的规模，我们需要一个有许多隐藏单元的神经网络，有许多的参数，许多的链接，而且还有数据规模，事实上，如果要在神经网络上面获得更好的表现，在今天最可靠的手段，往往就是要么训练一个更大的神经网络，要么投入更多的数据！但是这只能起到一... 阅读全文

摘要： 修正现行单元单神经元网络在监督学习当中，你输入一个x，习得一个函数，映射到输出y 例如房屋价格预测例子当中，输入房屋的一些特征，就能输出或者是预测价格y，在现今，深度学习神经网络效果拔群，最主要的就是在线广告， 给网站输入广告信息，网站会考虑是否给你看这个广告，有时候还需要用户输入一些信息，神经网络在预测你是否会点击这个广告方面已经变现的很好了，通过想你展示，向用户展示，最有可能点开的广告，这就是... 阅读全文

摘要： 人工智能应用案例在实践中搭建最先进的神经网络模型，训练处属于自己的AI人工智能时代学习进度安排 神经网络和深度学习 学习神经网路和深度学习的基础与案例改善深层神经网络的 理解最前沿的深度学习方法学会搭建自己的神经网络结构化机器学习项目 学会诊断机器学习项目训练属于自己的AI卷积神经网络 学习搭建卷积神经网络并将其应用于计算机视觉识别序列化模型 学习搭建循环神经网络并应用到自然语言识别和音频应用来自... 阅读全文