Dynamic Graph Neural Networks for Sequential Recommendation（用于序列推荐的动态图神经网络）Mengqi Zhang,Shu Wu,Member, IEEE,Xueli Yu, Qiang Liu,Member, IEEE,Liang Wang,Fellow, IEEE文章目录Dynamic Graph Neural Networks fo

在mac上，常用的截图文本识别软件有TextScanner、iText等等，但是它们都是付费的。这次我无意发现了利用脚本和苹果快捷指令就可以使用的开源截图文本识别软件，推荐给大家！！！具体效果如下图所示。在你运行了脚本后（在此之前需要下载ocr脚本到本地），鼠标会变成一个十字叉叉，类似截图操作之后，文字会自动显示在命令行里，同时也复制到了剪切板中。以我自己为例：但是问题是，这样不方便，同时只能识别

06_2_神经网络与全连接层_全连接层&输出方式&误差计算全连接层deep learning最基本的层：全连接层，也就是线性层OutlineMatmul 矩阵形式->迭代到 Neural Network 神经网络结构->引入 Deep Learning 概念->最后实现一个 Multi-LayerRecapout = f(X@W+b)f为非线性因子，一般指relu

很抱歉，这次的深度学习课程笔记在这里（循环神经网络RNN）先告一段落了。最近查询了许多数据相关的岗位，我打算先去学习有关机器学习的课程。关于深度学习，以后如果有空的话，我会继续学习滴！...

10_1_什么是卷积Feature maps(特征maps)彩色图片 [b,h,w,3]三个矩阵合在一起，这是最开始的feature map。feature map是通用的概念，代表数据的feature。x经过层，得到新的x，再经过某一层，再得到新的x。所有中间具体的数据与Tensor都可以理解为feature map。通用的格式：[b,h,w,c]，b张照片，h、w和c维度。这里的c可以不是3，

各种“平均数”在这之前，请大家先要知道这里的“平均数”可不指代平常的概念，在统计学中，平均数可以帮我们把握一批数据的总体情况。均值均值，就是我们日常生活中经常用到的平均数，只需要将所有数字加起来除以数字个数即可。如果用字母（抽象化）来表示均值：μ=∑xn \mu = \frac{\sum x}{n} μ=n∑x​其中μ\muμ是均值的专用符号，读作“缪”。Σ\SigmaΣ为求和符号，读作“西格玛”

在mac上，常用的截图文本识别软件有TextScanner、iText等等，但是它们都是付费的。这次我无意发现了利用脚本和苹果快捷指令就可以使用的开源截图文本识别软件，推荐给大家！！！具体效果如下图所示。在你运行了脚本后（在此之前需要下载ocr脚本到本地），鼠标会变成一个十字叉叉，类似截图操作之后，文字会自动显示在命令行里，同时也复制到了剪切板中。以我自己为例：但是问题是，这样不方便，同时只能识别

假设一个情境：曼帝糖果公司得到了超长效口香糖球的无偏样本，他们对样本中的每一粒糖球进行测试，得到了关于样本糖球口味持续时间的大量数据。现在，求糖球总体的口味持续时间的均值和方差。如果样本是无偏样本，那么样本的糖球与总体糖球的口味持续时间相符，也就是说，我们求出样本的均值，然后将样本均值作为总体均值。虽然不能说这两者完全吻合，但这是我们能做出的最好估计。在我们根据手头信息得到的数值中，样本均值是最有

将正态分布运用到其他概率分布正态分布的相加假设一个情境：德克想到了“爱情过山车”的创意，让新婚夫妇在过山车上办婚礼。在这之前，需要确保他所设想的特别座驾能够承载新郎和新娘的重量。他设想的座驾最多承载380磅的重量，求新郎和新娘综合体重不超过这个重量的概率是多少？假设新娘的体重符合正态分布N(150, 400)，新郎的体重符合N(190, 500)，单位为“磅”。正态新娘+正态新郎新郎和新娘的体重符

t分布的标准分的计算方法与正态分布的标准分的计算方法相同。唯一的差别是，我们用T而不是Z代表结果，这是为了配合t分布的使用。当n很小时，t分布给出的置信区间比正态分布的置信区间更宽，这使它更适合用于小样本。为了求出t值，先从概率表中查找第一列的v值，再查找第一行的p值，二者的交点处即为t值。t分布的使用方法与正态分布相似——先将概率区间的上下限转化为标准分，然后用概率表求出所需要的结果。通过t分布