神经网络和卷积神经网络层次结构数据处理训练算法优缺点正则化与Dropout典型的结构与训练方式神经网络之结构卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)，CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等，其中在LVSVRC2015冠军Res

深度学习目标检测：RCNNRCNN的检测流程：1.3 SVM特征分类作者论文里并没有介绍怎么进行SVM的特征分类，不过要注意的是作者为每个类都训练了一个SVM分类器，在训练/检测的过程中使用这些分类器为每一类进行分类。训练与测试阶段2.1 应用测试阶段在测试阶段，首先使用selective search提取测试图像的2000个proposals，然后将所有proposal图像拉伸到合适的大小并用C

程序员爱情观：爱情就是死循环，一旦执行就陷进去了；爱上一个人，就是内存泄漏–你永远释放不了；真正爱上一个人的时候，那就是常量限定，永远不会改变；女朋友就是私有变量，只有我这个类才能调用；情人就是指针用的时候一定要注意，要不然就带来巨大的灾难。神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号

卷积神经网络典型CNNLeNet：最早用于数字识别的CNNAlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积ZF Net：2013ILSVRC冠军GoogleNet：2014ILSVRC冠军VGGNet：2014ILSVRC比赛中算法模型，效果率低于GoogleNetResNet：2015ILSVRC冠军，结构修正以适应更深层次

本项目基于卷积神经网络，通过Python的翻转功能沿垂直轴翻转每个图像，实现手势语言识别的功能。系统流程如图本项目包括3个模块：设置直方图、载入手势图像、模型训练及保存。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

Seq2Seq结构及原理最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量c，继而将c传给Decoder，Decoder再通过对状态向量c的学习来进行输出。下图中，图中每一个box代表了一个RNN单元，通常是LSTM或者GRU。Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以

正交矩阵QR分解（正交三角分解）分解（ 正交三角分解 ）

基本上，GloVe提供了一套预训练的词嵌入流程，我们会使用60亿词和100维的数据训练的GloVe，即glove.6B.100d.txt。情感分析基本上是用于识别并分类一段文本或语料库中所表达的情感的一种方法，为了确定他人对特定主题、产品等的态度是积极的、消极的还是中立的，使用NLP对应地将文档分类为正面、中性或负面。随着技术对企业的进步起着越来越重要的作用，情感分析正成为各种商业案例中的常用工具

下面介绍几种常见的地图服务，重点介绍利用Leaflet加载这些地图服务的方法，包括OSM、Bing地图、Google地图、天地图地图、百度地图、高德地图、智图、ArcGIS瓦片地图。（4）在脚本区域编写代码，实现一个加载地图的函数init()，即在该函数中分别创建Leaflet的Map类、Layer类（L.TileLayer）的对象，通过addTo()方法将图层加载到地图容器中，并在Map类的属性

基于GIS 的交通信息系统采用PostgreSQL 为属性数据库， PostGIS 为空间数据库，通过Hibernate 实现系统的持久化操作。本节介绍交通WebGIS 信息系统的核心实体类设计以及相应的设计E-R 图和数据表设计。Web. xml 的配置文件是项目的基本配置文件，通过该文件设置实例化Spring 容器、过。在Hibernate 的配置文件中配置数据库的连接信息、数据库方言及打印S