实验四：深度学习算法及应用一、 实验目的二、 实验要求三、 实验的硬件、软件平台四、 实验原理1.1. 深度学习概述1.2. 深度学习的常见结构1.3. 卷积神经网络（CNN）**卷积****池化**全连接网络1.4. 卷积神经网络的大致结构1.5. 参数学习五、 实验内容与步骤1. 深度学习工具安装1.1. 使用pip命令安装tensorflow-gpu 1.9.01.2. 下载安装CUDA T

机器学习——逻辑回归一、实验题目二、实验目的三、实验平台四、基本原理1. 逻辑回归2. 损失函数五、实验步骤1. 数据可视化2. 将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(cost function)的初始值3. 选择一种优化方法求解逻辑回归参数3.1. 梯度下降法3.2. 牛顿迭代法4. 某学生两次考试成绩分别为 42、85，预测其被录取的概率5. 画出分类边界六、程序清单代码见https://p

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编译原理实验三 语法分析程序第一部分、 学习经典的语法分析器一、实验目的二、实验任务三、实验内容1.选择一个编译器，掌握它的语法分析程序。2.阅读语法分析源程序。尤其要求对相关函数与重要变量的作用与功能进行稍微详细的描述。3.测试语法分析器。对TINY语言要求输出测试程序的字符形式的抽象语法树。（手工或编程）画出图形形式的抽象语法树。第二部分——实现一门语言的语法分析器（3学时）一、实验目的二、实

数据库实验三——完整性定义与检查一、实验题目二、实验内容和要求三、实验步骤（一）实体完整性实验1.创建表时定义实体完整性2.创建表后定义实体完整性3.多个候选码时定义实体完整性4.删除实体完整性5.验证实体完整性（二）参照完整性实验1.创建表时定义参照完整性2.创建表后定义实体完整性3.定义参照完整性的违约处理4.删除参照完整性5.插入记录验证参照完整性（三）用户自定义完整性实验1.定义NULL/

高性能计算实验——矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化1.实验目的1.1.通过MPI实现通用矩阵乘法1.2.基于MPI的通用矩阵乘法优化1.3.改造实验1成矩阵乘法库函数2.实验过程和核心代码2.1.通过MPI实现通用矩阵乘法2.2.通用矩阵乘法优化2.3.改造实验1成矩阵乘法库函数3.实验结果3.1.通过MPI实现通用矩阵乘法3.2.基于MPI的通用矩阵乘法优化3.3.改造实验1成矩阵乘法库函数4

实验四：深度学习算法及应用一、 实验目的二、 实验要求三、 实验的硬件、软件平台四、 实验原理1.1. 深度学习概述1.2. 深度学习的常见结构1.3. 卷积神经网络（CNN）**卷积****池化**全连接网络1.4. 卷积神经网络的大致结构1.5. 参数学习五、 实验内容与步骤1. 深度学习工具安装1.1. 使用pip命令安装tensorflow-gpu 1.9.01.2. 下载安装CUDA T