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  1. C程序范例宝典（基础代码详解）

  2. 内容简介 本书全面介绍了应用C语言进行开发的各种技术和技巧，全书共分12章，内容包括基础知识、指针、数据结构、算法、数学应用、文件操作、库函数应用、图形图像、系统调用、加解密与安全性、游戏、综合应用等。全书共提供300个实例，每个实例都突出了其实用性。 　　本书既可作为C程序的初学者学习用书，也可作为程序开发人员、相关培训机构老师和学生的参考用书。 第1章　基础知识　1 1.1　进制转换　2 实例001　十进制转换为十六进制　2 实例002　十进制转换为二进制　3 实例003　n进制转换为十进

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：297984
    • 提供者：huluo666

  1. C范例宝典（基础代码详解）

  2. 内容简介 本书全面介绍了应用C语言进行开发的各种技术和技巧，全书共分12章，内容包括基础知识、指针、数据结构、算法、数学应用、文件操作、库函数应用、图形图像、系统调用、加解密与安全性、游戏、综合应用等。全书共提供300个实例，每个实例都突出了其实用性。 　　本书既可作为C程序的初学者学习用书，也可作为程序开发人员、相关培训机构老师和学生的参考用书。 第1章　基础知识　1 1.1　进制转换　2 实例001　十进制转换为十六进制　2 实例002　十进制转换为二进制　3 实例003　n进制转换为十进

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-06-09
    • 文件大小：297984
    • 提供者：gaoyuyihao

  1. 深度学习二次打卡

  2. 过拟合与欠拟合 基本概念 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差。 解决方案 权重衰减 权重衰减等价于 L2L_2L2​ 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。 丢弃法 多层感知机中神经网络图描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi​（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计算表达式为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38719635

  1. DataWhale组队学习打卡（二）

  2. 前言 记《手动学深度学习》组队学习第二次打卡 打卡内容 线性回归代码实现（基于Pytorch） 理论复习 线性回归理论部分可参考上一篇博客 线性回归模型从零开始的实现 借助jupyter运行代码，方便清晰展示各环节的输出情况。 1. 导入基础模块 In [ ]: # import packages and modules %matplotlib inline import torch from IPython import display from matplotlib import pyplo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38682406

  1. 《动手学深度学习》第二次打卡-学习小队

  2. 一、学习任务： Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 二、学习要点 2.1 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合：太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，但是在新的测试集上却表现平平 欠拟合：样本不够或者算法不精确，测试样本特性没有学到，不具泛化性，拿到新样本后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：512000
    • 提供者：weixin_38613154

  1. ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版-第二次打卡task03

  2. 1、卷积神经网络基础： 1.1 二维卷积操作： 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 其中。卷积核为2:heavy_m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：945152
    • 提供者：weixin_38718262

  1. 动手学深度学习打卡之二。

  2. 第二次打卡内容（2月15日-18日） Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 感觉内容比较多啦，终于看完了。。 下面附上一些学习中查到的资料。 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一） b站上动手学深度学习 开学前要学完哦！！加油！！ 作者：poppy917

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38506835