本篇博文从整个项目数据集的导入到模型的构建以及最终的模型训练与测试和自定义手写数字识别，均进行了极为细致的代码分析。不仅如此，本文还将整个项目用到的所有技术以及知识点和原理都进行了极为详细的解释，利用图片以及公式力争将原理讲述的通俗易懂。通过本文，不仅可以学会手写数字识别项目的搭建过程，还可以搞懂CNN在手写数字识别项目中的应用以及背后的原理。当然，由于本人水平问题，可能有些问题解释的并不是很清晰

1、冒泡排序的介绍冒泡排序是一种比较简单的排序算法，其基本思想是：通过对待排序序列从前向后（从下标较小的元素开始），依次比较相邻元素的值，若发现逆序则交换，使值较大的元素逐渐从前移向后部，可以形象的理解为像水底下的气泡一样逐渐向上冒。2、图示冒泡排序...

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本

今天给大家带来的主要内容包括：线性回归、逻辑斯谛回归。废话不多说，下面就是本文的全部内容了！

VulDeePecker：基于深度学习的漏洞检测系统软件漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。然而，该问题的现有解决方案依赖于人类专家来定义特征，并且往往遗漏了许多漏洞（即导致高假阴性率）。在本文中，我们发起了使用基于深度学习的漏洞检测的研究，将人类专家从手动定义特征的繁琐和主观任务中解脱出来。由于深度学习的动机是处理与漏洞检测问题截然不同的问题，因此我们需要一些指导原则来将深度学习应用于漏洞检测。

K近邻算法一般是我们学习机器学习的入门算法，本篇文章详细介绍了K近邻算法，并对其原理进行了说明。同时，为了优化K近邻算法查找最近K个邻域样本的性能，本文也对KD进行详细介绍和原理说明。相信通过文本的学习，您对K近邻算法和KD树一定有更深的理解，本文的全部内容如下所示！

此博客为SySeVR A Framework for Using Deep Learning to Detect Software Vulnerabilities论文的中文翻译，本篇论文的翻译真的耗费了我的好大心血，其中有些专业名词的翻译一直感觉翻译不到点上，所以干脆就用的原文，而且整篇文章真的很长，也不好理解，断断续续翻译了一个多星期，但是整篇文章的质量是相当不错的。下面就是整篇文章的翻译内容！

本文是A deep tree-based model for software defect prediction论文的阅读笔记，此论文使用的仍然是LSTM网络，但是其又利用了代码的AST关系树，可以更好地捕获源码中的语义关系，为缺陷预测提高准确性与说服力。本篇论文仍然是不可多得的一篇好文，给我们提供了一种对于缺陷预测的新思路和新方法。下面就是本片论文的全部核心总结内容！

本文主要介绍了Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方法的基本概念以及公式原理性的推导过程，参数初始化的好坏直接关系到神经网络的训练结果，一个好的参数初始化方法，可以帮助我们避免梯度消失或者梯度爆炸的问题，所以对于参数初始化的学习也十分重要。下面就是本文的全部内容！

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