《顺丰机器学习》专题

本文向大家介绍java学习之JasperReport踩坑，包括了java学习之JasperReport踩坑的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 下面进入正题，来介绍下今天的猪脚JasperReport或者叫它ireport亦或jasperstudio，当然后面两个是它的可视化工具。 JasperReport是个什么东西？ 这货其实在国内用户也不少，是个国外的产品，而且可以说在JAVA报表领域应

本文向大家介绍Three.js基础部分学习，包括了Three.js基础部分学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、关于使用Three.js几点理论说明 1.请参考官网地址 https://threejs.org/ 2.使用three.js必备条件  <场景 A scene、相机a camera、渲染器 a renderer  三者缺一不可> To actually be able to

本文向大家介绍1：为什么学习Python相关面试题，主要包含被问及1：为什么学习Python时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下  

本文向大家介绍Python 学习教程之networkx，包括了Python 学习教程之networkx的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。 对于netwo

我是socket.io而不是node.js的新手，我发现socket.io网站上的文档不够好，不能开始，在真正的项目中有没有从socket.io开始的好参考资料

我刚到Java，对子字符串理解得很好。我对str.substring(i,i+3)的含义感到困惑。i是什么的索引？（0,0+3)？谢谢. 这是我的代码 公共类xyzThere{

序言 整理一些好的网站和文档，或其他有用的资料 学习路线 不知如何学？什么都懂了，不知道学啥了？应该怎么学？前端到底还需要学什么？…… 有学习疑问的都建议看一下 Web Developer 成长路线图 前端StuQ技能图谱 编程学习网站 stackoverflow （无需解释） Github （借助github：阅读优秀框架源码，编写开源项目，有能力尝试去造轮子） 慕课网 FreeCodeCamp

1.4 Linux 该如何学习 为什么大家老是建议学习Linux最好能够先舍弃X Window的环境呢？ 这是因为X window了不起也只是Linux内的“一套软件”而不是“Linux核心”。 此外，目前发展出来的X-Window对于系统的管理上还是有无法掌握的地方，举个例子来说，如果 Linux本身捉不到网卡的时候，请问如何以X Window来捉这个硬件并且驱动他呢？ 还有，如果需要以Tarb

TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列

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、

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

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 =

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