为了加深一下对linux下常规命令的理解顺带写作业，就用c语言模拟了一下tail命令。首先简单介绍一下tali命令的用法。tail test.txt：显示test.txt文件的最后十行tail -n 5 test.txt：显示test.txt文件最后五行当然tail命令还有tail -f 这个用法，用于实时更新文件的最后十行，不过为了偷懒就没写了，思路差不多，只是需要隔一段时间重新刷新一

在android studio中导入一些依赖的时候出现的这个错误，网上搜到的和我的path的内容都不相同，但是这不重要，重要的是解决方案是相同的。这个错误的意思是同样的依赖路径存在两个，说人话就是两次导入了同一个名称的依赖，然后系统就不知道要以哪一个为准了，这种问题的解决办法也很简单，在build.gradle(Module: app)里面，加上一句：packagingOptions {

很多人说网页中<input type="file">的样式是很难修改的，事实上也是，bootstrap也没用对其有什么美化，但是那么丑，要怎么修改呢？其实很简单！！！很多人都想复杂了。先卖个关子，有些人是这么做的，另外写一个按钮的样式，然后将自己写的按钮和这个默认的样式的定位改为重合，并将默认的按钮设置opacity:0，即设置透明度为完全透明，这样

请参看：深度学习之参数初始化（一）——Xavier初始化

线性回归基本可以是LR的简化版（论证思路上），因此本文将主要探讨两个问题：1. 为什么LR可以将权重初始化为0？2. 为什么神经网络不能将权重初始化为0？本文参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75879624为什么LR可以将权重初始化为0？为什么神经网络不能将参数初始化为0？以下图为例：情况1：w和b都初始化为0那么由于反向传播的公式，从上图一个简单反向传播可以看

信息熵（information entropy）是度量样本集合纯度/不确定度最常用的指标之一。但要注意，信息熵越小，表示不确定度越低，确定度越高，纯度越高。Ent(D)=−∑k=1∣γ∣pklog2pkEnt(D)=-\sum_{k=1}^{|\gamma|}{p_klog_2p_k}Ent(D)=−∑k=1∣γ∣​pk​log2​pk​信息熵是对信息量的度量。越小概率的事情发生所产生的信息量越大

逼近误差模型最好能逼近真实模型到什么程度考虑target function和能从假设空间中学到的the best function的距离而已经证明一层隐藏层（+一层输出层）也能很好地拟合任何函数。XOR问题不能被单独一层网络解决。泛化误差泛化即推广能力。考虑在假设空间中的best function和可以从数据集中学到的best function之间的距离。优化误差因为优化问题带来的误差。即从能数据

const*和*const的区别也是老生常谈了，其实也很简单。比如int const*a;，实际上可以看成是int const (*a)，这表示指针a所指向的地址可以变，但是所指向的那个值不能变。而int *const a;，可以看成int* (const a);，我们都知道a的值其实是一个地址，这就表示a所保存的地址是不可以变的，但是这个地址对应的值是可以变的。举个*const的例子：...

装了个Ubuntu虚拟机，然后莫名其妙左键点不到东西了，而后偶然发觉居然是左右键交换了，不知道怎么设置成这样的，不过既然发生了那就得改回来。网上搜到的主要如下图：恕我直言没看明白，输入对应的命令也没效果，于是机智的我打开了系统设置。然后把下图的Primary button改成left即可，不知道咋就变成Right了，当然如果有需求的话也可以改成Right，习惯问题吧…...

在Windows环境下使用Ubuntu系统，大体上只有两种办法，要么装双系统，要么装虚拟机，下面就介绍在VMware下安装ubuntu16.04时如何使用NAT进行联网。VMWare里的虚拟机联网一般有三种方式，分别是桥接、NAT、主机模式桥接是指将虚拟机在网络上与自己电脑等级相同，NAT则是使用了NAT协议了，让自己电脑进行转接，而主机模式则虚拟机仅能与自己电脑通信。本文将仅介绍如何使用N...