LSTM实现stock trend的预测本周学习总结：调试代码了解LSTM运行机制学会使用Jupyter安装配置环境下周学习安排：还是需要基础的，接下来的两周准备看些机器学习，然后慢慢深入到深度学习，之后尝试用pytorch或者tensorflow跑一下别人的代码，了解模型结构的使用机制，总而言之多动手看代码！一、数据集使用quandl提供的Google Stock数据集，数据集中变量介绍：Dat

论文题目：An Experimental Review on Deep Learning Architectures for Time Series Forecasting介绍：这是一篇基于深度学习的用于时间序列预测模型综述型论文论文：网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1wjBoESLhJ3z3gzGwQ5vXZQ提取码：746t说明：本文只是记录论文阅读中的学习笔记，整理

深度学习入门指导

无人驾驶技术概述（系统架构、硬件、软件）车辆底盘感知的、定位的、车辆计算单元的、整车线控系统软件两系统RTOS、Framework；绿色相当于我们手机上的app即要开发的算法 ，HMI可视化感知系统收集到的信息处理后传递给定位能力，定位与周围的环境结合进行路径规划，规划后传递给控制模块，控制模块根据规划的路线进行行驶高精地图，它可以精准感知静态物体信息，比如某个车道限速40，车辆在开始即能感知到这

论文题目：An Experimental Review on Deep Learning Architectures for Time Series Forecasting介绍：这是一篇基于深度学习的用于时间序列预测模型综述型论文论文：网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1wjBoESLhJ3z3gzGwQ5vXZQ提取码：746t说明：本文只是记录论文阅读中的学习笔记，整理

深度学习入门指导

深度学习入门指导

一、卷积神经网络CNN最经典卷积神经网络有三层：Convolution LayerPooling Layer（Subsampling）上采样Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的数据与深度神