递归的可视化修改递归函数，使其能够显示打印出每次函数递归调用的形参的值。每一级调用的输出都带有一级缩进，就是使得程序的输出清晰、有趣并且有含义。思路以斐波那契数列为例，假设n=5,递归的形参如下：1------------------- 52-----------------/\3---------------434-...

开始之前，需要思考一些基本问题1、为什么需要大量数据当您训练机器学习模型时，您真正在做的是调整其参数，以便它可以将特定输入（例如，图像）映射到某个输出（标签）。我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置，这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时。现在的神经网络通常具有数百万的参数，因此，你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例，以获得良好的性能...

新部署的云服务器出现如下错误：root@iZj6cbjalvhsw0fhndmm5xZ:~# apt-get install gitReading package lists... DoneBuilding dependency treeReading state information... DoneThe following additional...

开始之前，需要思考一些基本问题1、为什么需要大量数据当您训练机器学习模型时，您真正在做的是调整其参数，以便它可以将特定输入（例如，图像）映射到某个输出（标签）。我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置，这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时。现在的神经网络通常具有数百万的参数，因此，你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例，以获得良好的性能...

神经元3B1B先讨论最简单的MLP（多层感知器），只是经典的原版，就已经能识别手写数字。这里一开始我们把神经元看作装有数字的容器，装着一个0~1之间的数字。但是最后更准确一些，我们把神经元看作一个函数，它输入的是上一层所有神经元的输出。手写数字识别示例看下面这个手写数字的例子这个神经网络一开始的地方有很多神经元，分别对应了$28 x 28$的输入图像中的...

直观理解反向传播反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的。上一集中提到一点，13000维的梯度向量是难以想象的。换个思路，梯度向量每一项的大小，是在说代价函数对每个参数有多敏感。如上图，我们可以这样里理解，第一个权重对代价函数的影响是是第二个的32倍。我们来考虑一个还没有被训练好的网络。我们并不能直接改动这些激活值，只能改变权重和偏置值。但记住，我们想要输出层出...

如下，一个银行卡打标签后导出的数据<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><annotation><filename>a001.jpg</filename><folder>users/three33//card</folder><sour...

冒险流水线技术之所以能提高性能 究其本质是利用了时间上的并行性，那它让原本应该先后执行的指令在时间上一定程度的并行起来，然而这也会带来一些冲突和矛盾，进而可能引发错误。冒险（Hazard）：在流水线中我们希望当前每个时钟周期都有一条指令进入流水线可以执行。但在某些情况下，下一条指令无法按照预期开始执行，这种情况就被称为冒险。冒险分为三种：结构冒险：如果一条指令需要的硬...

原因很简单，要么是未导入jquery包，要么是导入的顺序不对。例如，我在制作Chrome扩展程序时，其中的一块代码如下：然后运行时报上述错误。解决方法：我们不难发现script位置有问题，因为$是jquery产生的对象，js是根据引用标签分块顺序进行的，所以要将jquery.js放在最前面，如修改为：参考链接：1.http...

介绍首先明确：dBm 和 asu 是两个独立的单位，它们的换算关系不唯一。在2G网络下：dBm = -113+2*asu在4G网络下：dBm = -140+asudBm 和 asu 都用来表示手机信号强度，其中 dBm 是通用单位，asu 是安卓手机特有单位。dBm 是一个表示功率绝对值的值（也可以认为是以 1mW 功率为基准的一个比值），计算公式为：10log(...