《神策数据笔试》专题

本章通过介绍构建神经网络的基本思想，如激活函数、损失函数、优化器和监督训练设置，为后面的章节奠定了基础。我们从感知器开始，这是一个将不同概念联系在一起的一个单元的神经网络。感知器本身是更复杂的神经网络的组成部分。这是一种贯穿全书的常见模式，我们讨论的每个架构或网络都可以单独使用，也可以在其他复杂的网络中组合使用。当我们讨论计算图形和本书的其余部分时，这种组合性将变得清晰起来。 Perceptron

我们现在将学习如何训练神经网络。 我们还将学习Python深度学习中的反向传播算法和反向传递。 我们必须找到神经网络权重的最佳值，以获得所需的输出。 为了训练神经网络，我们使用迭代梯度下降法。 我们最初从权重的随机初始化开始。 在随机初始化之后，我们使用前向传播过程对数据的某个子集进行预测，计算相应的成本函数C，并将每个权重w更新为与dC/dw成比例的量，即成本函数的导数。重量。 比例常数称为学习

校验者: @不将就 翻译者: @夜神月 2.13.1. 限制波尔兹曼机 Restricted Boltzmann machines (RBM)（限制玻尔兹曼机）是基于概率模型的无监督非线性特征学习器。当用 RBM 或 RBMs 中的层次结构提取的特征在馈入线性分类器（如线性支持向量机或感知机）时通常会获得良好的结果。 该模型对输入的分布作出假设。目前，scikit-learn 只提供了 Berno

校验者: @tiantian1412 @火星 翻译者: @A Warning 此实现不适用于大规模数据应用。 特别是 scikit-learn 不支持 GPU。如果想要提高运行速度并使用基于 GPU 的实现以及为构建深度学习架构提供更多灵活性的框架，请参阅 Related Projects 。 1.17.1. 多层感知器 多层感知器(MLP) 是一种监督学习算法，通过在数据集上训练来学习函数 ，其

深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵感。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。真实世界中的应用。 使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”： Y = f(X) + ϵ 训练：机器从带标签的训练数据习得f 测试：机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很

dc_motor_driver --- 双直流电机驱动模块 功能相关函数 dc_motor_driver.set_power(speed, ch = 0) 设置双路直流电机各路电机的动力，参数： speed 控制目标电机的动力值，参数范围是 -100 ~ 100。 ch 控制的电机通道，参数范围是 0 ~ 2，其中 0 表示两路电机通道，1 表示插槽1通道，2 表示插槽2通道。 程序示例 impo

神奇的错误，远程ecs可以连接，本地centos7连接不上， 检查了ssh以及端口是否开放，ping和联网也正常，密码也重置了，就是连接不上，这xshell还能要吗？ 发现是好像是防火墙问题？但我明明开放了端口，但主机就连接端口显示失败？

我的米啊！ #米哈游# #实习，投递多份简历没人回复怎么办# #正在实习的碎碎念# #简历被挂麻了，求建议#

这次面试也并非完全没有收获，除去开头的自我吹嘘和末尾的无效笔试，中间的八股文还是结结实实的硬知识，反问环节也确实了解了目前前端的情况。 八股文过程中，涉及到了计算机网络（各代 HTTP 的区别、常见状态码、输入 URL 访问网站过程）、计算机组成原理、JS 语法（如何判断 NaN、各种空的比较、var 和 let 的区别）、requestAnimationFrame 的用处、new 的过程、cal

我正在从头开始编写一个backprop神经网络迷你库，我需要一些帮助来编写有意义的自动测试。到目前为止，我已经进行了自动化测试，以验证backprop算法是否正确计算了权重和偏差梯度，但没有测试训练本身是否有效。 到目前为止，我使用的代码可以执行以下操作： 定义一个具有任意层数和每层神经元数的神经网络 鉴于所有这些，我可以编写什么样的自动化测试来确保训练算法被正确实施。我应该尝试近似什么函数（si

昨天突然收到了神州信息的面试通知，我都快忘了神州信息，好像是之前投的，记得做笔试。一直以为是秋招，我**一看邮件通知是：2024届实习-Java开发工程师面试，我**我一直以为是校招，因为目前我也有在实习的，目标是找个好一点的公司校招上岸，想着积累下面试经验也行，就请假参加了线上面试。就刚刚面试完，也没问啥，面试了15minutes，后面问了下，就一面，一周内出结果，到时候会有个测评。下面就总结下

问题内容： 我该如何决定使用哪个？ ， ， ， 。 我阅读了https://www.hibernate.org/hib_docs/v3/api/org/hibernate/cache/CacheConcurrencyStrategy.html，但没有足够详细地解释。 问题答案： 在Hibernate文档确实在他们定义了很好的工作： 19.2.2。策略：只读 如果您的应用程序需要读取而不是修改持久类

问题内容： 我是Java的新手。我想做一个游戏。经过大量研究，我不了解缓冲策略的工作原理。.我了解基础知识..它创建了一个屏幕外图像，您以后可以将其放入Windows对象中。 我不知道..我已经研究了很长时间了..根本没有运气..我不知道..也许所有的东西都在里面，而且它很清楚很简单，我我太愚蠢而看不见.. 感谢所有的帮助.. :) 问题答案： 运作方式如下： 该构造了一个当你调用。该知道它属于那

与Selenium IDE一样，WebDriver使用相同的定位策略集来指定特定Web元素的位置。 因为，正在使用带有Java的WebDriver; 每个定位策略在Java中都有自己的命令来定位Web元素。 注意 :在和方法的帮助下，在Webdriver中定位Web元素。 WebDriver中使用的定位策略列表: 按ID定位策略 按名称查找策略 按类名定位策略 按标签名称定位策略 通过链接文本定位

对于大多数Selenium命令，都需要一个目标位置，该位置在Web应用程序的上下文中唯一地定义Web元素。 目标由定位策略组成，其格式如下: 在Selenium IDE中，目标使用六种指定特定Web元素位置的模式: 按标识符定位 按ID元素定位 按名称查找 通过XPath定位 通过CSS定位 按DOM定位 在详细介绍每种模式之前，读者应该精通HTML和CSS。