Lesson

颜宁强烈推荐：给研究生的四条金玉良言

《Fourgoldenlessons》，是美国物理学家、诺贝尔奖(1979)获得者StevenWeinberg发表在Nature-scientist上的一篇文章，文章中，温伯格为即将进入科研领域
Evan-yzh·2022-11-15 09:10

Nature：给研究生的四条金玉良言；颜宁：写的真好，相见恨晚

《Fourgoldenlessons》，是美国物理学家、诺贝尔奖(1979)获得者StevenWeinberg发表在Nature-scientist上的一篇文章，文章中，温伯格为即将进入科研领域的研究生总结了四条箴言
生信宝典·2022-11-15 09:40

Lesson41_SpringBoot

SpringBoot简介及结构基本概念什么是springboot为什么使用springboot平时如果我们需要搭建一个springweb项目的时候需要怎么做呢？微服务springboot优点springboot项目springboot项目构建方式一（在线构建）：方式二（开发工具）：方式三（maven构建）：springboot项目结构搭建SpringMVC环境第一步：在pom文件中添加web依赖第
邪灵殇·2022-11-15 08:09

选择性必修二 Unit 6 The Media Lesson 2 Questions About Media 语篇研读

选择性必修二Unit6TheMediaLesson2QuestionsAboutMedia语篇研读【基本教学信息】[课时名称]北师大版新教材高中英语选择性必修二Unit6TheMediaLesson2QuestionsAboutMedia
YangErin·2022-11-15 03:52

pytorch_lesson5 基本优化思想与最小二乘法— 建模思路+最小二乘法(最小二乘法代数表示方法+手动实现最小二乘法+lstsq最小二乘法)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、简单线性回归的机器学习建模思路1、回顾简单线性回归建模问题2.转化为优化问题3.最优化问题的求解方法图形展示目标函数函数的凹凸性凸函数的最小值SSE最小值4.机器学习建模一般流程Step1：提出基本模型Step2：确定损失函数和目标函数Step3：根据目标函数特性，选择优化方法，求解目标函数二、第一个优化算法：最小二乘
斯外戈的小白·2022-11-14 07:27

大观念单元整体教学设计 选择性必修二 Unit6 The Media Topic talk + Lesson 2 听力6.4文本研读+教学目标+教学设计

选择性必修二Unit6TheMediaTopictalk+Lesson2听力6.4【基本教学信息】[课时名称]北师大版新教材高中英语选择性必修二Unit6TheMediaTopicTalk+Lesson2
YangErin·2022-11-13 16:16

2022 lesson 3

嘿这些照片是你吗？是的，那是在我叔叔的海滨房子前面拍的，当时我还是个孩子的时候，我习惯每个暑假花两周时间去那边。哇，我敢打赌，那肯定很有趣是的，我们总是有一个美妙的时光，我们习惯每天早起并且在海滩上散步，我收集了很多贝壳，实际上，我觉得它们仍然还在阁楼上，嘿，我小时候也习惯收集贝壳，但是我父母把它们丢掉了。heyarethesepicturesaofyouwhenyouwereakid?yeaht
simok·2022-11-13 12:56

pytorch_lesson10 二分类交叉熵损失函数及调用+多分类交叉熵损失函数及调用

注：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录一、机器学习中的优化思想二、回归：误差平方和SSE三、二分类交叉熵损失函数1极大似然估计求解二分类交叉熵损失2用tensor实现二分类交叉熵损失3用PyTorch中的类实现二分类交叉熵损失四、多分类交叉熵损失函数1由二分类推广到多分类2用PyTorch实现多分类交叉熵损失调用log
斯外戈的小白·2022-11-13 11:12

LESSON 10.1&10.2&10.3 SSE与二分类交叉熵损失函数&二分类交叉熵损失函数的pytorch实现&多分类交叉熵损失函数

在之前的课程中，我们已经完成了从0建立深层神经网络，并完成正向传播的全过程。本节课开始，我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。接下来，我们将从梯度下降法向外拓展，介绍神经网络
Grateful_Dead424·2022-11-13 11:27

Android OpenGL ES 2.0（六）--- 纹理过滤

本文从下面链接翻译过来:AndroidLessonSix:AnIntroductiontoTextureFiltering这节课，我们将介绍不同类型的纹理过滤和怎样使用它们，包括最邻近（nearest-neighbour
螃蟹变异了·2022-11-13 00:56

lesson7 , excuse me it's me again

A打扰一下，又是我，抱歉，我需要更多的信息如果你不介意的话B一点也不介意，A你知道机场去市中心打车需要花费多少钱吗B好的，这个当然取决于交通，但是通常大约花费40美元，A40美元？我想我将会坐公交车，这意味我有将近一个小时直到下一班的公交到来为止，的时间，在机场,我去哪里可以找到一个便宜点的餐馆呢，可能是一个快餐店，B上楼并且向右转，在你的左边你会看到小吃店A非常感谢，祝您有个美好的一天excus
simok·2022-11-11 12:29

燕燕的Scalers Talk第八轮新概念朗读持续力训练Day12 2022-11-10

Lesson12GoodbyeandgoodluckOurneighbor,CaptainCharlesAlison,willsailfromPortsmouthtomorrow.We'llmeethimattheharbourearlyinthemorning.Hewillbeinhissmallboat—Topsail.Topsailisafamouslittleboat.Ithassaile
1318a506d67a·2022-11-10 22:50

pytorch深度学习实战lesson7

第七课矩阵求导本节课我们将把矩阵与导数结合到一起，学会矩阵求导操作后，对以后的优化模型有很大的帮助。标量的导数（高中学的）亚导数我理解的亚导数就是对导数不存在的函数求导，然后得到的分段的导数就是亚导数。梯度1、当y是标量，x是向量。它求导之后变成行向量。举个例子：2、当y是向量，x是标量。它求导之后变成列向量。3、当y是向量，x是向量。它求导之后是矩阵。标量对标量求导是标量；标量对向量求导是向量；
光·宇·2022-11-10 11:20

pytorch深度学习实战lesson8

第八课自动求导理论部分求导主要是有两种方式，第一种是符号求导，第二种是数值求导。自动求导的内部其实是计算图，计算图是将代码分解成操作子，将计算表示成一个无环图。计算图的显式构造：（mxnet）计算图的隐式构造：（mxnet）反向累计是比较常用的。总结：构造计算图前向：执行图，存储中间结果（设置中间变量）反向：从相反的方向执行图去除不需要的枝深度学习耗GPU资源体现在内存复杂度上面。因为求梯度时需要
光·宇·2022-11-10 11:20

pytorch深度学习实战lesson6

第六课线性代数理论部分C是绿色的线，b是蓝色的线。矩阵的乘法相当于是空间上的扭曲。绿色的向量没有被改变方向，所以它是特征向量。实践部分标量向量可以使用arrange函数生成一个张量，并通过张量的索引来访问任意元素。可以将张量视为标量值组成的列表。使用len函数可以查看向量的长度，使用向量.shape可以查看向量的大小。矩阵使用第13行的语句创建一个20个元素，5行4列的矩阵；使用矩阵.T可完成对矩
光·宇·2022-11-10 11:19

pytorch深度学习实战lesson9

第九课线性回归理论部分线性回归案例：美国房价预测系统估价和自己实际付的钱要保持差不多的关系才能使自己赚到，那怎么样才能赚到呢，那就得有一个量良好的预估手段。下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值。这个相当于是神经网
光·宇·2022-11-10 11:15

五、Mybatis学习实践-SpringBoot整合Mybatis实现原理

仓库文章涉及的代码都将统一存放到此仓库，本章节使用SpringBoot，因此启动类为com.hzchendou.blog.demo.SpringBootApp代码地址：Gitee分支：lesson5简介
时间海绵·2022-11-08 21:36

Lesson 16.10&16.11&16.12&16.13 卷积层的参数量计算，1x1卷积核&分组卷积与深度可分离卷积&全连接层 nn.Sequential&全局平均池化，NiN网络复现

二架构对参数量/计算量的影响在自建架构的时候，除了模型效果之外，我们还需要关注模型整体的计算效率。深度学习模型天生就需要大量数据进行训练，因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键，因此在设计卷积网络时，我们希望相似预测效果下，参数量越少越好。为此我们必须理解卷积中的每层会如何影响模型整体的参数量和计算量。模型参数是需要学习的参数，例如权重和常数项，任何不需要学习、人为输入的超参数都不在“参数量”的
Grateful_Dead424·2022-11-08 19:48

[其他]准确度与精确度的区别

一、摘要本文是对Lesson2:PrecisionandAccuracy的翻译。查看原文请点击连接。二、原文翻译在日常口语中精确度(precision)和准确度(accuracy)一般表示相同的意思。
刘好念·2022-11-08 10:15

pytorch深度学习实战lesson4

目录解决识别手写数字的方法（理论部分）：解决识别手写数字的方法（实践部分）：参考教材：课程网站：https://www.bilibili.com/video/BV1xB4y1m7f4/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click第四课手写数字体识别问题（举例+实战，对应视频课时6-13）认识mn
光·宇·2022-11-04 11:01

pytorch深度学习实战lesson1&lesson2

参考教材：课程网站：https://www.bilibili.com/video/BV1xB4y1m7f4/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click----------------------------------第一课介绍pytorch（在视频课是课时1-课时3）------------
光·宇·2022-11-04 11:31

pytorch深度学习实战lesson3

参考教材：课程网站：https://www.bilibili.com/video/BV1xB4y1m7f4/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click-----------------------------第三课回归问题（举例+实战，对应视频课时4-6）-------------------
光·宇·2022-11-04 11:31

Pytorch 实战 LESSON 16 深度学习视觉入门 下

文章目录概述概述恒等函数单纯就是增加了层，没有w，不会对sigma产生影响。残差网络backpropogation也有跳连，所以速度也很快。
大叔爱学习.·2022-11-04 11:30

菜菜PyTorch深度学习框架最全笔记（第二次课）

目录1、单层回归神经网络正向传播2、二分类神经网络正向传播3、多分类神经网络（softmax回归）正向传播4、深度神经网络的正向传播1、单层回归神经网络正向传播Lesson8.1&8.2单层回归神经网络
爱学习的天才哥哥·2022-11-04 11:58

全新深度学习与PyTorch入门实战教程

深度学习与PyTorch入门实战教程┣━━1.深度学习框架介绍┃┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4┣━━2.开发环境准备┃┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4┣━━3.初见深度学习
m0_59289129·2022-11-04 11:27

深度学习 pytorch学习

具体内容如下：每天抄写2-3个lesson的代码，完成任务之后微信群打卡。
黑桃5200·2022-11-04 11:25

pytorch深度学习实战lesson5

目录实践部分数据操作数据处理课程网站：04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili第五课数据操作从本节课开始，我们将跟着李沐老师学习《动手学深度学习》李沐老师使用的架构是当今非常火热的pytorch架构，我们将从易到难学习这门课程，请你做好准备~理论部分当数据结构为矩阵时，每一行表示的是一个样本，每一列表示的是样本的特征。访问元素：上图中的“[1:3,1:]”表示的是
光·宇·2022-11-04 11:55

Lesson 14.2 Batch Normalization在PyTorch中的实现

Lesson14.2BatchNormalization在PyTorch中的实现  有了上一节的基础理论铺垫之后，接下来，我们讨论BatchNormalization在PyTorch中的实现方法。
Grateful_Dead424·2022-11-04 11:55

燕燕的Scalers Talk第八轮新概念朗读持续力训练Day6 20221102

Lesson6PercyButtonsIhavejustmovedtoahouseinBridgeStreet.Yesterdayabeggarknockedatmydoor.Heaskedmeforamealandaglassofbeer.Inreturnforthis
1318a506d67a·2022-11-03 21:37

选择性必修三Unit 9 Lesson 1 To Clone Or Not To Clone Reading教案

选择性必修三Unit9Lesson1ToCloneOrNotToCloneReading教案GettothetopicWhoisit?Whatisitdoing?
YangErin·2022-11-03 10:21

Spring @Profile注解

Configurationclassismarkedwith@Profile,allofthe@Beanmethodsand@Importannotationsassociatedwiththatclasswillbebypassedunlessoneorm
渡舟人·2022-11-02 07:44

机器学习-李宏毅 Machine Learning-day1

P1-P2.HALF:ClassnotesisonsourceworldaspictureLesson:https://www.bilibili.com/video/av35932863?
ruclion·2022-11-01 03:32

【连载】霍格沃茨与信徒Lesson 3·大预言家3

“我很抱歉打扰你们，但是霍普教授，埃德蒙校长回来了。”“她去见亨特先生，这能说明什么？”布莱恩听到这个消息黑着脸，艾登笑着耸耸肩，对布莱恩说道：“月亮变圆了，月痴兽也应该行动了！亨特可是最受全校女学生欢迎的男性教职人员，而柳小姐，可是全校最受欢迎的女性学生……拜托，这还不够明显吗？”海蒂不耐烦的翻了一个大大的白眼：“得了吧，刚才亨特还因为拉提莎扣了格兰芬多的分呢！”艾登摆弄了摆弄手里游移着的柳条继
沧海行人·2022-10-31 14:13

【连载】霍格沃茨与信徒Lesson 3·大预言家2

布莱恩来到医护室的时候，凯瑞已经恢复了平静，海蒂坐在她的床边给她削苹果，拉提莎则是依旧风水不动地站在床尾。“开学第一天就出了这么大的风头戈尔玛冈小姐。”布莱恩一边调侃着她，一边递给了拉提莎一瓶水并说道。拉提莎道了谢，并接了过来。海蒂也取笑她：“你的头版头条有没有换标题呢？‘最新占卜家预言，要警惕！’”凯瑞翻了个白眼：“也么会有任何信息可以比得上聪明的、完美的拉提莎？”凯瑞丝毫没有注意到自己对拉提莎
沧海行人·2022-10-30 22:33

【连载】霍格沃茨与信徒Lesson 3·大预言家1

开学不久后……一天，凯瑞兴奋的拉开拉提莎的床帐，兴奋地说道：“拉提莎~今天是飞天扫把课！”但她看到的拉提莎正盘膝莲花坐在床上，闭目凝息，双手掐着指诀落在身侧。凯瑞发现她闻到了些许香气，忽然就安抚了凯瑞激动的心情。在凯瑞冷静下来之后，拉提莎才缓缓地睁开眼睛，对凯瑞笑道：“早安，凯瑞。”海蒂闻到了一丝焚香的气息，她一向对拉提莎的香方感兴趣，于是也来到了她床前。“你在做什么啊？”凯瑞好奇的问。拉提莎耐心
沧海行人·2022-10-30 22:07

【连载】霍格沃茨与信徒Lesson 2·粉丝俱乐部1

亚洲来的17岁新生的消息很快传遍了学校，大家都特别好奇她的入学仪式。就像大部分学生一样，他们的分院仪式是新生入学的头一件事，他们都在期待着一个17岁的新生跟一群小萝卜头一起被分院帽分派学院的场面。谁知来到礼堂的时候，新生就已经跟着格兰芬多的优等生海蒂·莫尔森，和她那小跟屁虫凯瑞·戈尔玛冈，一起穿着格兰芬多的学员服出现在桌子旁。她的面容姣好，带着一种东方人独有的优雅气质，鬓边别着一支海棠缠花发扣，她
沧海行人·2022-10-30 22:01

【连载】霍格沃茨与信徒Lesson1·新学期3

“现在你知道你为什么是风云人物了吗？”艾登说完这句话，附近的人都安静了下来。“你不是英国人，也不是出生在英国境内，也不是生活在英国，那么为什么你会被霍格沃茨录取？”艾登接着提问道。所有人在片刻的沉默之后，都看向了疑惑的中心，拉提莎。拉提莎还是那副轻飘飘的表情。那是一种似乎是在笑，又似乎没有在笑，好像在认真的听，又好像没有在听的表情。看所有人都很疑惑，拉提莎只好说道：“我也和你们一样什么都不知道。你
沧海行人·2022-10-30 22:40

【连载】霍格沃茨与信徒Lesson 1·新学期2

今晚是霍格沃茨的新学期开学，礼堂中正在等待分好学院的新生。与礼堂中的热闹不同的是，霍普斯教授的办公室里的清冷。拉提莎现在霍普斯教授的办公桌前，来之前她已经换上了格兰芬多的学院袍，鬓边别着一枚缠花流苏的发扣。身姿纤巧娉婷，眉眼风情流转。霍普斯教授似乎十分喜欢拉提莎，眼睛止不住的打量着她，嘴角也忍不住的上扬。“好，好，哦，来看看你的魔杖吧。”霍普斯教授说道。拉提莎从腰间抽出一支魔杖，双手递给她。“原谅
沧海行人·2022-10-30 22:20

Vue中setup函数

介绍Vue3中使用setup函数取代methods和data效果代码lesson34//对数据做校验的插件constapp=Vue.createApp({template:`{{name}}`,methods
BirdMan98·2022-10-30 18:00

OWASP Cross-Site Scripting (XSS) 思路笔记

本此实践的WebGoat版本如下所示PhishingwithXSSLessonPlanTitle:PhishingwithXSS（网络钓鱼与XSS）这个看题目就知道要我们做什么了，主要就算通过XSS来让受害者输入自己的邮箱和密码来达到钓鱼的结果
isinstance·2022-10-30 12:43

英语六级day-2

itisahardtocrack很难确定的4、identify鉴别、确认5、intellectalproperty知识产权6、easycrafttomaster容易掌握的技艺7、plagiarism抄袭8、fewlessons
AntheLinZ·2022-10-28 16:52

机器学习（吴恩达）-Octave/Matlab教程

lessonId=1050718284&courseId=1004570029我直接从Octave的基础操作开始，因为前面的内容的课堂ppt都讲的很详细了原文链接：Octave简要语法记录Octave是一个科学计算及数值分析的工具
小胖仙·2022-10-28 14:52

【自学】深度学习入门 基于python的理论与实现 LESSON 2 ＜神经网络2＞

目录前言一、多维数组的运算二、3层神经网络的实现三、输出层的设计1.恒等函数2.softmax函数（1）基础softmax函数（2）实现softmax的注意事项（3）softmax特征四、手写数字识别1.MNIST数据集2.神经网络的推理处理总结前言本节继续学习神经网络的基础知识，并在结尾学习了书上的例子。一、多维数组的运算掌握了Numpy多维数组的运算，就可高校地实现神经网络。下面介绍矩阵相乘：
Rachel MuZy·2022-10-28 14:51

2022-10-lesson 6

A打扰了，请问你可以告诉银行在哪里吗？B在免税店那边的楼上，Aoh谢谢，你知道它什么时候开门吗？B银行现在应该是开门的，它的开门时间是早上八点A好的，你可以告诉我去市区的公交车多长时间一次吗B你需要去查询交通咨询台,沿着这个大厅Aok最后一件事你可以告诉我厕所在哪里吗B就在你后面，看那个标志，A谢谢excuseme,couldyoutellmewherethebankis?there'soneup
simok·2022-10-25 15:52

C#——基础

1.枚举usingSystem;namespacelesson1_枚举{enumE_MonsterType{Normal,//0Boos,//1}enumE_PlayerType{main,other,
让我们一起飞翔·2022-10-25 11:11

lesson 139

lesson139thirty-nineisthatyouzhang,john?
Exap·2022-10-21 12:16

Lesson 6.3&Lesson 6.4 正则化与sklearn逻辑回归参数详解&逻辑回归手动调参实验

Lesson6.3正则化与sklearn逻辑回归参数详解在了解了sklearn的一些常用的操作之后，接下来，我们来详细探讨关于正则化的相关内容，并就sklearn中的逻辑回归的参数进行详细解释。
Grateful_Dead424·2022-10-18 07:26

Lesson 54 Sticky fingers 粘糊的手指

1.原文2.参考译文3.Newwordsandexpressions★stickyadj.粘的asstickyasglue★fingern.手指toen.脚趾thumb大拇指；indexfinger食指；middlefinger中指；ringfinger无名指；littlefinger小指★mix①vt.使混和拌和mixturen.混合物Youcanmixsomesaltintotheflour.
青年有志·2022-10-17 10:33

Lesson 55 Not a gold mine 并非金矿

1.原文2.参考译文3.Newwordsandexpressions★goldn.金子goldwatch；goldring；goldensun金色的太阳goldenadj.金色的,宝贵的Silenceisgolden.goldenopportunity宝贵的机会goldensentence黄金句型Iamgladtohavethegoldenopportunitytodosth.goldfishn.
青年有志·2022-10-17 10:33

Lesson 56 Faster than sound! 比声音还快！

1.原文2.参考译文3.Newwordsandexpressions★soundn.声音①n.声音任何声音都可以voice人的声音noise和周围不和谐的声音,躁音②v.听起来③adj.合理的(等于reasonableadj.合理的,有道理的,通情达理的,讲道理的)soundlyadj.香甜的sleepsoundly★excitementn.激动,兴奋toone’sexcitement…令某人激动
青年有志·2022-10-17 10:33
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