《深度学习》专题

本文向大家介绍Ruby数组(Array)学习笔记，包括了Ruby数组(Array)学习笔记的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、数组的定义 Ruby中的数组是动态数组，存储的数据不用限定类型，数组的长度是根据存储需要动态扩展，所以，在进行数据定义的时候，只用用最简单的方式new一个Array对象就可以了，可以使用以下几种方式： 2、数组元素的访问 数组对象访问是通过数组下标进行的，下标从0

本文向大家介绍Opencv分水岭算法学习，包括了Opencv分水岭算法学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 分水岭算法可以将图像中的边缘转化成“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。 分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中的每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的

本文向大家介绍Golang学习笔记（五）：函数，包括了Golang学习笔记（五）：函数的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 函数 Go语言里面的核心设计，通过关键字func来声明 基本语法 1.语法 2.说明： 小写字母开头的函数指在本包内可见，大写字母开头的函数才能被其他包调用 多返回值及命名返回参数 可以像python那样返回多个结果，只是非tuple 对于不想要的返回值，可以扔垃圾桶_

本文向大家介绍python之yield表达式学习，包括了python之yield表达式学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 python中有一个略微奇怪的表达式叫yield expression，本文就来探究一下这是个什么东西。一步一步来。 iterable mylist是一个列表（list），我们可以逐条取出每一个item，这个过程叫做iteration。像list这样可以用”for…i

本文向大家介绍Tensorflow Summary用法学习笔记，包括了Tensorflow Summary用法学习笔记的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。 其中tensorboard 作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。 而在训练过

本文向大家介绍axios学习教程全攻略，包括了axios学习教程全攻略的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 随着 vuejs 作者尤雨溪发布消息，不再继续维护vue-resource，并推荐大家使用 axios 开始，axios 被越来越多的人所了解。本来想在网上找找详细攻略，突然发现，axios 的官方文档本身就非常详细！！有这个还要什么自行车！！所以推荐大家学习这种库，最好详细阅读其

今天不讨论MyBatis-Plus好与差，光谈谈MyBatis-Plus​的注解使用。 Mybatis-Plus注解 数据库表名根据不同业务区分前缀 例如sys_user，实体类User.java怎么指向关联呢 实体类名称与表名一直，下划线后开头为大写，驼峰式命名 使用mybatis-plus提供的@TableName("sys_user")表名注解

多层感知器定义了人工神经网络最复杂的架构，它基本上由多层感知器构成。多层感知器学习的图示如下所示 - MLP网络通常用于监督学习格式。MLP网络的典型学习算法也称为反向传播算法。现在，我们将专注于使用MLP实现图像分类问题。 上面的代码行生成以下输出 -

这是一个很难回答的问题。许多研究人员正在学习或者已经使用R作为其第一语言来解决他们的数据分析需求。 这就是R编程的强大之处，它可以随时随地学习。 所有你需要的是数据，并有明确的意图根据对这些数据的分析得出结论。 事实上，R语言建立在最初用作编程语言的语言S编程之上，可以帮助学生在使用数据的同时学习编程。 然而，一些来自Python，PHP或Java背景的程序员可能会首先发现R语言有点些古怪和混乱。

主要内容：Python,NumPy,Pandas ,Scikit-Learn常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。 机器学习的研究方向有很多，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、以及深度学习等，因此它是一门较为复杂的技

主要内容：机器学习术语,假设函数&损失函数,拟合&过拟合&欠拟合机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。 机器学习术语 1) 模型 模型这一词语将会贯穿整个教程的始末，它是机器学习中的核心概念。你可以把它看做一个“魔法盒”，你向它许愿（输入数

你现在是不是想学 Java，但又很迷茫，不知从何下手，不知道该从哪里学起，不知道需要学些什么？那么看完这篇文章你会有一种豁然开朗的感觉。 学习 Java 的第一步，就是制定自己的 Java 学习路线。对 Java 主要的重点知识归纳如下： 对于学习 JavaSE 的读者，分为 JavaSE 初级中级和高级水平，下面分别介绍达到这些水平我们需要掌握什么。 JavaSE 初级水平要求掌握计算机入门：D

主要内容：知识准备,环境准备在使用 Python 编写爬虫程序之前，您需要提前做一些准备工作，这样在后续学习过程中才会得心应手。 知识准备 1) Python语言 Python 爬虫作为 Python 编程的进阶知识，要求学习者具备较好的 Python 编程基础。对于没有基础的小伙伴而言，建议阅读《 Python基础教程》，这套教程通俗易懂，非常适合初学者学习，并且教程作者亲自答疑解惑，帮您实现 Python 快速入门。 同

我正在写学士论文。 我的主题是强化学习。设置： Unity3D （C#） 自己的神经网络框架 通过测试来训练正弦函数，确认网络工作正常。它可以近似。好有些价值观达不到他们的期望值，但这已经足够好了。当用单个值训练它时，它总是收敛的。 这是我的问题： 我试着教我的网络一个简单游戏的Q值函数，接球：在这个游戏中，它只需要接住一个从随机位置和随机角度落下的球。1如果接住-1如果失败 我的网络模型有 1

新手问题 我正在使用 TensorFlow 编写一个 OpenAI Gym 乒乓球运动员，到目前为止，我已经能够基于随机初始化创建网络，以便它会随机返回以向上或向下移动玩家桨。 时代结束后（在电脑获胜的21场比赛中），我收集了一组观察结果、动作和得分。一场比赛的最后观察得到一个分数，之前的每一次观察都可以根据贝尔曼方程进行评分。 现在我的问题是我还不明白的：我如何计算成本函数，以便它作为反向传播的