2、深入学习基本结构——CNN

Docker在最近很火,而作为Docker的开发语言-Go也再次被大家提到. 已经使用Docker一段时间了,但是对于源码,尤其是其开发语言Go却一直是一知半解. 最近准备利用空余时间从Docker源代码入手来学习一下Go,同时对Docker的实现也希望可以提高一个层次. 有兴趣的可以一起讨论,学习. 准备工作: 1. Docker源代码https://github.com/docker/docker (版本1.1.2) 2. 安装开发工具LiteIDE, 这个是官方的Go语言的IDE 3. G

1.  Module使用方法 var APP =angular.module('fontApp',['ngResource', 'ngRoute', 'ngSanitize']); APP为定义的别名,之后的调用都应尽量使用该别名 'fontApp' ng-app="fontApp" 新版本angular中route被分离出来,各个被使用的Providerdou需要在此处声明. 大型应用应该拆分模块来做,先定义一个服务模块,然后再加载它 angular.module('xmpl.ser

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <!-- package:用来标识这个应用的,就像人的身份证号 android:versionCode:系统内部的版本号,用户看不见这个 android:versionName:用户可以看见的版本号 --> <manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"

这里为什么CNN核心内容?原因很简答,CNN说白了就是一个更多层.更多节点的ANN,不同之处就是处理网络每一层的权值的方法不一样(CNN,当然是卷积使得权值共享,降低连接数量,同时兼顾二维特征).从算法层面上讲,CNN的核心还是同BP网络一样,计算整个CNN网络中的误差反向传播,来更新每一层的权值,只不过这个误差反向传播更复杂.理解了CNN误差反向传播的过程,就基本上了解CNN. DNN的背景 DNN,deep neural network,近几年机器学习算法中崛起的旗舰方法,作为分类精度最高.

Maven学习-入门 1. 什么是Maven 2. 如何用Maven来构建项目 3. Maven项目的目录结构 Maven约定了一套规则来创建和构建项目.得益于Maven的一些约定,我们只要学习相对很少的命令就可以创建和管理我们的项目.在项目的目录结构上,Maven有一套约定的通用的目录结构. 使用一套通用的目录结构的好处是,可以减少开发人员熟悉不同Maven项目时的认知负担.在使用相同的目录结构的情况下,开发人员可以很快的熟悉一个项目. 1.Maven通用的目录结构介绍 通用目录结构 Mave

前一阵无意中和同事讨论过一个SQL相关的题(通过一个小问题来学习SQL关联查询),很惭愧一个非常简单的问题由于种种原因居然没有回答正确,数据库知识方面我算不上技术好,谈起SQL知识的学习我得益于2008年进的一家公司,有几个DBA技术相当专业,正好手上有一个项目遇到了一些数据库查询性能问题,就试着想办法优化,于是自己将相法和DBA沟通后,居然得到了他们的赞同,让我信心大增,后来一段时间我又主动找他们聊了一些其它的知识,所以在数据库索引这块我算是相对一般的.net程序员要更加有见解一些.当时我们部

前面在学习枚举类型enum时就觉得有些不习惯,那里习惯理解了的话,到结构体这里的理解就更方便些了,因为两者有一些相似的地方. //用结构体登记一个学生的姓名和分数,如果小于60分,显示bad #include <stdio.h> typedef struct{                 char name[20]; float points; char *appraise;  //这里用字符型指针,如果用普通字符串,外面无法赋值} students; //定义一种结构体,typeof 数

第一章  术语与缩写 一些术语与缩写,没有太多用处 第二章 绪论 无太多用处 第三章 背景 介绍了USB的一些硬件指标 使用场所等 可泛读了解 第四章 结构体系概述 (极其重要 是理解整个USB工作原理的基础,学习者都必须对这一章有深刻的理解才能学习好后面的内容) 4.1 USB系统描述 USB互连:分层星形拓扑结构 最大限制七层(复合设备算两层) USB设备 和USB主机(一个系统只能有一个) 4.2 物理结构 USB的物理特性 做电路可能会用到 但是对程序用处不大 4.3 电源 可以进行功耗

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算