【网易云课堂】【专知团队】深度学习：算法到实战——绪论

====================================== 第七周:指针与字符串学习笔记 网易云课堂 程序设计入门–C语言 指针与字符串 学习笔记 ====================================== 7-1指针初步 7-1-1类型大小与取地址运算 sizeof是一个运算符 给出某个变量货类型在内存中所占据的字节数 sizeof(int); sizeif(i); double变量在内存中占据的空间是int变量的两倍 { int a; a =6; prin

网易云课堂-软件工程(C编程实践篇) 识别代码工程质量: 代码风格: 封装接口: 可重用代码: 可重入函数和线程安全: 代码风格的原则:简明.易读.无二义性:代码风格原则在团队交流过程中非常重要.

(首先说明,这不是广告,知识我个人的一点感受而已) 若干天之前注册了网易云课堂,并填写.邮寄申请讲师的材料. 若干天之后的今天,终于收到通知,我通过了讲师认证,给我名字上加了个大大的"V".以及<petshop4.0源码解读>教程通过了审核,正式发布了.下班之前看了看,竟然已经有6名学习者了,就是不知道他们有没有真的学.有想学的直接去那里看就行了,免费的. 课堂教程的网址是:http://study.163.com/course/introduction/655003.ht

本实例实现了抓取网易云课堂中以'java'为关键字的搜索结果,经详细查看请求的方式为post,请求的结果为JSON数据 具体实现代码如下: import requests import json finalstr = '' #初始化字符串 totlePage = 0 #初始化总页数 test = 0 #初始化数据总条数 url = 'http://study.163.com/p/search/studycourse.json' headers = {'content-type': 'applic

<Python自动化测试修炼宝典>线上课程已经成功入驻网易云课堂...... IT测试老兵利用工作之余,亲自录制的<Python自动化测试修炼宝典>线上课程已经成功入驻网易云课堂,想要提高测试技术的小伙伴可以线上购买课程进行学习. 课程背景 测试人员进阶实战课程.本套课程以作者多年测试实战经验为背景,结合大量测试案例深入浅出讲解目前主流web端.app端自动化测试框架以及使用Python如何从0到1实现接口测试框架的搭建. 课程特色 系统教学+实战案例+开放源码.涵盖Python3

网易云课堂_C++程序设计入门(上)_第2单元:丹青画松石– EGE图形库_第2节:一个简单的EGE程序 #ifndef _GRAPHICS_H_ #define _GRAPHICS_H_ #ifndef __cplusplus #error You must use C++ compiler, or you need filename with '.cpp' suffix #endif #include "ege.h" using namespace ege; #endif #inc

Android 网易云课堂第一周笔记 首先第一周的主要任务回顾,第一是Android环境的搭建和Android studio软件的安装使用.第二是android的hello word项目的构建,其他的项目的功能包括button的功能基本使用,比如页面的跳转,Toast,Intent等等,还有我认为最为重要的是Activity的生命活动的讲解,虽然老师在课堂上只是简单展示一下生命周期的几个内容,但我认为如果想玩好Activity的话,生命周期这一块一定要理解和掌握的,废话不多说直接进入正题. An

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成

总体上来讲,神经网络的算法是比较复杂的,后面有非常精妙的数学原理,而且对这些数学方法,还需要证明其具有收敛性,所以很多神经网络的书籍,绝大部分都是一些数学模型介绍.推导和证明,对于非数学专业的我们来说,感沉像看天书一样.其实神经网络的精髓是将现实中的问题进行抽象,建立适合神经网络表示的模型,然后应用神经网络进行处理,不断调整优化网络结构和参数,直到最终达到满意的效果.所以成功应用神经网络,不需要太过高深的数学基础.但是如果可以适当掌握神经网络背后的数学原理,对于我们理解参数的含义,选择合适的网络