到此我们已经全面了解了一些关键概念,如Internet、WWW、客户端、服务器、本地应用、移动网页应用,前后端开发以及技术架构等。 现在让我们再来回顾一下引言部分提出的问题: 为什么要学?是不是适合你?怎么学? 我们的建议是: 1. 如果你偏感性一点,喜欢与人交流多于服务器命令行交互,那么你适合学习客户端开发技术,而在客户端技术里,HTML5将在PC端替代Flash和Silverlight插件,在
当你开始思考你应该如何学习WebGL和Three.js的时候,相信你至少对相关的关键词了解过了,希望通过WebGL或Three.js实现你想要的Web3D功能,也许你也会去思考通过WebGL或Three.js能不能实现你想要的功能,也许你是因为领导临时分配任务,还不太清楚WebGL和Three.js是什么,个人建议是不要做过多思考,先看看相关的具体技术教程,随着时间的推移你自然会明白Canvas、
OpenCV中的数学工具
描述 (Description) 数学函数包括用于执行数字运算的方法,例如圆形,平方根,功率值,模数,百分比等。 下表显示了LESS中使用的数学函数 - Sr.No. 功能说明 例 1 ceil 它将数字向上舍入到下一个最高整数。 ceil(0.7) 它将数字四舍五入到 - 1 2 floor 它将数字向下舍入到下一个最小整数。 floor(3.3) 它将数字四舍五入到 - 3 3 per
在上一章,我们学习了深度神经网络通常比浅层神经网络更加难以训练。我们有理由相信,若是可以训练深度网络,则能够获得比浅层网络更加强大的能力,但是现实很残酷。从上一章我们可以看到很多不利的消息,但是这些困难不能阻止我们使用深度神经网络。本章,我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术,并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络,简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别和其他应
感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题,最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$,其中,$$x{(i)}in X= Rn$$,$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$,$$i=1,2,...,m$$,求参数$$w
大多数人听到“机器学习”,往往会在脑海中勾勒出一个机器人:一个可靠的管家,或是一个可怕的终结者,这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想,它已经来到我们身边了。事实上,一些特定领域已经应用机器学习几十年了,比如光学字符识别 (Optical Character Recognition,OCR)。但是直到 1990 年代,第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟,它就是垃圾邮件过滤器(sp
本章的目标是开发一个 Web 爬虫,它测试了第 6.1 节中提到的“到达哲学”猜想。 7.1 起步 在本书的仓库中,你将找到一些帮助你起步的代码: WikiNodeExample.java包含前一章的代码,展示了 DOM 树中深度优先搜索(DFS)的递归和迭代实现。 WikiNodeIterable.java包含Iterable类,用于遍历 DOM 树。我将在下一节中解释这段代码。 WikiFet
卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验,我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写
Angel 中的学习率Decay Angel参考TensorFlow实现了多种学习率Decay方案, 用户可以根据需要选用. 在描述具体Decay方案前, 先了解一下Angel中的Decay是怎样引入的, 在什么时候进行Decay. 对于第一个问题, Decay是在GraphLearner类中引入的, 在初始化时有如下代码: val ssScheduler: StepSizeScheduler =
我们从学校里了解到过很多运算符,比如说加号 +、乘号 *、减号 - 等。 在本章中,我们将从简单的运算符开始,然后着重介绍 JavaScript 特有的方面,这些是在学校中学习的数学所没有涵盖的。 术语:“一元运算符”,“二元运算符”,“运算元” 在正式开始前,我们先简单浏览一下常用术语。 运算元 —— 运算符应用的对象。比如说乘法运算 5 * 2,有两个运算元:左运算元 5 和右运算元 2。有时
2.2.4 数学库模块 math 对于数值类型,除了加减乘除等基本运算之外,Python 还以“数学库”的形式提供了 很多数学函数,以丰富编程所需的数学计算手段。所谓“库”其实是专业程序员编写的 Python 模块,其中定义了很多有用的函数,应用程序可以使用库中的函数,就好像是应用程序自己 定义的函数一样。 为了使用数学库 math 中的函数,在程序中首先要用 import 语句导入 math 模
Boost.Integer 这个库提供了对整数类型的有用功能,如编译期的最小、最大值常数[3], 基于给定位长的合适大小的类型,静态二进制对数计算等等。还包括从1999年C标准头文件<stdint.h>中的typedef。 [3] std::numeric_limits 仅能以函数方式提供这些值。 Integer 的作者是 Beman Dawes 和 Daryle Walker. Bo
说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理,主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络(原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识) 目录 内容: 神经网络是什么? 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么? 神经网络的不足 示例:一个用于数字手写识别的神经网络 这个
平台列表 Google Cloud AI Cloud Machine Learning Engine 托管的机器学习服务 AutoML 自动化机器学习 机器学习API,如 Jobs, Video Intelligence, Vision, Speech, Natual Language 以及 Tanslation 等 Amazon Machine Learning SageMaker 自动化机器学