第25月第11天 deeplearning.ai

网易科技讯 5月15日音讯,网易(Nasdaq:NTES)今天宣告了公司截止到2014年3月31日的第一季度未经审计财务成绩.数据显现网易2014年第一季度总营收25.19亿元人民币,同比增加11.6%;净利润11.24亿元人民币,同比增加5.7%. 网易公司首席执行官兼董事丁磊先生说,"活跃开发高质量的新游戏.商品与效劳,以满意中国日益开展的传统和移动互联网商场,是咱们事务开展的动力源泉.本季度咱们的总收入到达25亿元人民币,同比增加11.6%.各事务范畴收入均有增加,在线游戏收入增加6.3%

以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中,第一部分<神经网络和深度学习>第二周课程部分关键点的笔记.笔记并不包含全部小视频课程的记录,如需学习笔记中舍弃的内容请至 Coursera 或者 网易云课堂.同时在阅读以下笔记之前,强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程. 1. 二分类问题 对于二分类问题,大牛给出了一个小的Notation. 样本:  ,训练样本包含  个: 其中  ,表示样本 包含 个特征:  ,目标值属于0.1分类: 训练数据:  输入神经网络时

2014年11月12~11月14日,北京天气呈现少有的APEC蓝,著名研发管理专家杨学明老师为某银行提供了三天的内训服务,此次培训由两部分组成,第一部分是<软件测试管理高级实务>.第二部分是<软件测试需求分析和测试设计>,三天的培训非常紧张,包括老师讲解,案例演练,专题研讨,过程衔接非常紧密,课堂气氛也比较轻松,来自该银行核心系统和网银两个事业部的同事参加了此次培训,包括开发,需求,测试和维护人员等,课程结束后,举行了考试,大家对三天的学习进行回顾和总结,并准备把这两天学习到知识结

Deep Learning Specialization 吴恩达老师最近在coursera上联合deeplearning.ai 推出了有关深度学习的一系列课程,相对于之前的machine learning课程,这次的课程更加实用,作业语言也有matlab改为了python从而更加贴合目前的趋势.在此将对这个系列课程做一个学习笔记. 而这次的Deep Learning Specialization分为五门课程,分别为:Neural Networks and Deep Learning,Improv

2014年10月31~11月1日,著名研发管理和产品创新专家杨学明老师在中山市某企业成功举办为期两天的<新产品开发流程优化和项目管理>内训,此次培训之前杨老师与企业研发老总和副总进行了深入的交流,就内训需求通过电话会议的方式进行了深入的访谈,准确把握到该企业在项目管理过程中遇到的各种问题,并针对该企业的行业特点设置了多个案例,在培训之中进行了深入的研讨,一共65人参加了培训,包括总经理,副总和中层干部.两天的培训,不但学习了项目管理的知识,更重要的是改变了大家的思维模式,学到了从原来的职能化运

2014年11月17至18日,受湖南某软件企业的邀请,杨学明老师<企业IT需求收集和实施>内训在某长沙某五星级酒店成功举办!来自全国各地的IT高管和企业负责人参加了此次培训.杨学明老师分别从企业IT规划与选型普遍面临的问题和挑战. IT需求及策略. IT建设原则.IT流程体系. IT组织.IT选型步骤.IT实施步骤.实际选型和案例.选型流程分享等进行了讲解,共60多人参加了此次内训,课后大家一致认为课程含金量高,是国内最好的IT规划类课程.

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.

本人工作三年左右,坐标魔都浦东,技术一般,之前工作的项目组用的技术栈有点老,之前待过两家公司都是外包,本人从去年年底到面试前一直在 自学,最近选择跳槽.这里写一下简历的个人技能,项目不方便放出来 前端:JQuery.Bootstrap 数据库:MySQL.Oracle 框架:Spring MVC.Spring.SpringBoot等 中间件:Redis.RabbitMQ 微服务:Spring Cloud.Spring Cloud Alibaba 搜索引擎:Elasticsearch 本人目前面试

1. Notations 循环序列模型的输入和输出都是时间序列.$x^{(i)<t>}$表示第$i$个输入样本的第$t$个元素,$T_x^{(i)}$表示输入的第$i$个样本的元素个数:$y^{(i)<t>}$表示第$i$个样本的输出的第$t$个元素,$T_y^{(i)}$表示第$i$个样本的输出的元素个数. 在NLP领域,为了描述一句话,会有一个词典(vocabulary),里面保存了所有的英文单词(一般包含3万到5万单词),每个单词依次有一个编号.这样每个单词都可以用一个向量表