在该部分练习任务中，你需要实现一个计算成本 𝐽(𝜃)的函数computeCost，用于检查梯度下降实现的收敛性。假设你是一家餐厅的领导，正在考虑在不同的城市开设新的分店。该连锁店已经在不同的城市有了餐车，并且你能够获得每个城市的人口和利润数据。要点:完成该函数后，将 𝜃值初始化为0并进行成本的计算，将得到的成本值打印出来。在该部分练习中,将通过代码实现返回一个5*5的对角矩阵。在该部分中，将

假设你是大学某个部门的负责人，你要根据两次考试的结果来决定每个申请人的入学机会。设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。在前部分练习中所绘制的数据分布图中可以看出，在不同标识的数据点间，有一个较为清晰的决策边界。在本次练习中，你需要建立一个分类模型，根据这两次的考试分数来预测申请者的录取结果

假设你是大学某个部门的负责人，你要根据两次考试的结果来决定每个申请人的入学机会。设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。在前部分练习中所绘制的数据分布图中可以看出，在不同标识的数据点间，有一个较为清晰的决策边界。在本次练习中，你需要建立一个分类模型，根据这两次的考试分数来预测申请者的录取结果

假设你是大学某个部门的负责人，你要根据两次考试的结果来决定每个申请人的入学机会。设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。在前部分练习中所绘制的数据分布图中可以看出，在不同标识的数据点间，有一个较为清晰的决策边界。在本次练习中，你需要建立一个分类模型，根据这两次的考试分数来预测申请者的录取结果

在该部分练习任务中，你需要实现一个计算成本 𝐽(𝜃)的函数computeCost，用于检查梯度下降实现的收敛性。假设你是一家餐厅的领导，正在考虑在不同的城市开设新的分店。该连锁店已经在不同的城市有了餐车，并且你能够获得每个城市的人口和利润数据。要点:完成该函数后，将 𝜃值初始化为0并进行成本的计算，将得到的成本值打印出来。在该部分练习中,将通过代码实现返回一个5*5的对角矩阵。在该部分中，将

HLS(High-Level Synthesis)高层综合，就是将 C/C++的功能用 RTL 来实现，将 FPGA 的组件在一个软件环境中来开发，这个模块的功能验证在软件环境中来实现，无缝的将硬件仿真环境集合在一起，使用软件为中心的工具、报告以及优化设计，很容易的在 FPGA 传统的设计工具中生成 IP。传统的 FPGA 开发，首先写 HDL 代码，然后做行为仿真，最后做综合、时序分析等，最后生

加深了对Quantus的认识，在实验过程中，有遇到无法查找到目标芯片，无法查找到Modelsim从而造成的无法模拟仿真等问题，在寻求帮助以及查找资料过后都一一解决，极大地提高了我的耐心，加深了对半加器，全加器的认识。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。顾名思义，就是将卷积与前馈神经网络结合，所衍生出来的一种深度学习算法。卷积神经网络CNN的结构图使用卷积神经网络（CNN）实现猫狗分类是一种有效的方法，它

在该部分练习任务中，你需要实现一个计算成本 𝐽(𝜃)的函数computeCost，用于检查梯度下降实现的收敛性。假设你是一家餐厅的领导，正在考虑在不同的城市开设新的分店。该连锁店已经在不同的城市有了餐车，并且你能够获得每个城市的人口和利润数据。要点:完成该函数后，将 𝜃值初始化为0并进行成本的计算，将得到的成本值打印出来。在该部分练习中,将通过代码实现返回一个5*5的对角矩阵。在该部分中，将

在上一篇文章中，我们已经初步使用了虚拟机，并且已经体会过Ubuntu系统编译程序和Windows系统编译程序的不同。在上一个实验中，我们利用GCC编译器完成了程序编译，但是即使我们已经没有使用IDE那样一键编译程序了，想要更加深入地了解程序编译的过程我们需要GCC背后的故事。通过本次实验我深刻体会到了文件汇编的过程，也逐渐对程序编译过程有了进一步的体会，它并不是像书上总结的短短的预处理、编译、汇编