一些戒语

1. 在没有十足的偿还能力之前不使用信用卡。 2. 不要随随便便戳穿别人,尤其是在公开场合。 3. 笑不露齿,尤其是在生人面前。 4. 重要的事情做好Plan B, even C。 5. 不要太过理想主义,既不能把明天想的太好,也不能想的太糟。 6. 装逼要由内而外,要放得出去,收得回来,不然莫装逼,装逼遭雷劈。 7. 戒滥赞,戒爱出风头。 8. 不要献世,不要显摆。 9. 戒喷。  
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2017年7月3日周计划

本周计划完成的工作\内容\数量\任务 任务级别 计划内容 1 主要 CNN原理学习 2 次要 DNN的简单实验,以手写数字识别为例 3 其他 深度学习视频预测论文收集与阅读 阶段总体学习与研究思路 学习路线 DNN -> CNN -> RNN -> LSTM ->GAN 探索思路 (1)利用CNN实现雷达图像边缘、纹理、色块等特征的识别, (2)给边缘、纹理、色块等图像基本构成特征定义变化向量, (3)利用RNN和LSTM实现对时序数据的学习,训练变化向量的参数, (4)利用GAN生成图像。
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2017年6月26日周计划

当周计划完成的工作\内容\数量\任务 任务级别 周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日 1 主要 Regulization reLU CNN CNN实现 CNN实现 Restricted Boltzmann Machine Restricted Boltzmann Machine 2 次要 背后的数学原理 其他类似函数 TF框架搭建 TF框架尝试 TF框架尝试 TF框架尝试 TF框架尝试 3 其他 深度学习视频预测论文收集与阅读 博零阶段总体学习与研究思路 学习路线 DNN -> CNN -> RNN -> LSTM -> GAN 探索思路 (1)利用CNN实现雷达图像边缘、纹理、色块等特征的识别, (2)给边缘、纹理、色块等图像基本构成特征定义变化向量, (3)利用RNN和LSTM实现对时序数据的学习,训练变化向量的参数, (4)利用GAN生成图像。
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(760) 318-3628

2017å¹´3月6日至3月10日计划 3月7日 星期二 函数 和Overfitting 3月8日 星期三 和Dropout 3月9日 星期四 19.提高版本的手写数字识别实现 20.神经网络参数hyper-parameters选择 3月10日 星期五 21.深度神经网络中的难点 22.用ReL解决VanishingGradient问题  
818-243-9343
未分类

《周恩来的党性之光》观后感

截至2016年底,我党党员总数为万,从数量上看是我国人口的重要组成部分,从质量上看,更是社会上非常具有生产力,发挥着巨大作用的一部分。由此可见,共产党员这个群体的影响力是多么的巨大。如何让这一影响力发挥更加积极的作用,是一个不容忽视的问题。另一方面,再大的集体也是由个体构成的,集体的好坏离不开每一个个体的质量。因此,使得每一个个体时刻保持党性非常重要,也是使得我们共产党员这个集体持续发挥积极影响力的一个重要途径。 历史不是一个人铸就的,但这并不代表个体是不重要的。况且,从某种方面讲,人是一个特殊的个体,人的发展直接受益的是自己本身。所以,任何一个党员,都要以一名党员的要求来要求自己的生活和工作。为什么要这样求呢?因为这是我们的选择,这是我们的信仰。当我们选择了共产党员这个特殊而又平凡的身份的时候,注定需要我们需要付出更多的努力,承担更多的责任。共产党员这个身份,自始至终不是用来贪图安逸享受或是飞黄腾达的捷径。就像周恩来总理,他的一生是革命的一生,是属于共产党的一生,是为人民服务的一生。在他身上,我看到的都是泥泞,但心里感受到的却是光辉。 艰苦朴素,遵守党纪,坚定信仰,是每一个共产党员日…
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(207) 769-3229

2017年2月27日至3月3日计划

2017å¹´2月27日至3月3日计划 + 主要学习深度学习入门教程 2月27日 星期一 算法下 算法实现 只看一个节点与孩子节点的偏导关系,从上层网下层看,上层的偏导到下一层相乘,多个节点过来的偏导相加。 以上图为例,节点c接受e发送的1*2并堆放起来,节点d接受e发送的1*3并堆放起来,至此第二层完毕,求出各节点总堆放量并继续向下一层发送。节点c向a发送2*1并对堆放起来,节点c向b发送2*1并堆放起来,节点d向b发送3*1并堆放起来,至此第三层完毕,节点a堆放起来的量为2,节点b堆放起来的量为2*1+3*1=5, 即顶点e对b的偏导数为5. 举个不太恰当的例子,如果把上图中的箭头表示欠钱的关系,即c→e表示e欠c的钱。以a, b为例,直接计算e对它们俩的偏导相当于a, b各自去讨薪。a向c讨薪,c说e欠我钱,你向他要。于是a又跨过c去找e。b先向c讨薪,同样又转向e,b又向d讨薪,再次转向e。可以看到,追款之路,充满艰辛,而且还有重复,即a, b 都从c转向e。 作者:胡逸夫 链接: 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 BP理解参考链接 …
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学术

2017年2月20日至2月25日计划

2017å¹´2月20日至2月25日计划 + 主要学习深度学习入门教程 + 辅助复习深度学习所需要的数学知识 - 高数中的梯度,泰勒级数等问题 - 行列式,矩阵知识复习 - 概率复习,贝叶斯公式,高斯分布等问题 2月20日 星期一 06神经网络基本结构及梯度下降算法 07.随机梯度下降算法 心得:今天基本理解了经典神经网络算法的思路,理解了梯度下降算法和随机梯度下降算法。重要的公式和插图如下: 输入层为一条条向量,对于图片来说就是一张张图片的像素点,32*32像素的图片就意味着有1024个神经元。隐藏层与输入层神经元的连线具有权重w和偏移量b,对于每条连线,这两个参数通过训练获得。 损失函数,目标函数: C: cost w: weight 权重 b: bias 偏向 n: 训练数据集实例个数 x: 输入值 a: 输出值 (当x是输入时) 梯度下降算法就是通过求这个函数的梯度,在其梯度的负方向逐渐逼近其最小值。 由于训练样本中的数据通常是十分巨大的,因此,采用随机梯度下降算法。随机主要是随机选择原始巨大样本中的一小部分样本子集来用于训练,一轮为1个epoch,一般情况下需要经过多轮的训练。 …
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(469) 210-0723

参考文献标准格式 参考文献类型:专著[M],论文集[C],报纸文章[N],期刊文章[J],学位论文[D],报告[R],标准[S],专利[P],论文集中的析出文献[Aï¼½ 电子文献类型:数据库[DB],计算机[CP],电子公告[EBï¼½ 电子文献的载体类型:互联网[OL],光盘[CD],磁带[MT],磁盘[DKï¼½ A:专著、论文集、学位论文、报告 [序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者,出版年.起止页码(可选) ï¼»1]刘国钧,陈绍业.图书馆目录[Mï¼½.北京:高等教育出版社, B:期刊文章 [序号]主要责任者.文献题名[Jï¼½.刊名,年,卷(期):起止页码 ï¼»1]何龄修.读南明史[Jï¼½.中国史研究,1998,(3):167-173. ï¼»2ï¼½OU J P,SOONG T T,et advance in research on applications of passive energy dissipation systemsï¼»Jï¼½.Earthquack Eng,1997,38(3):358-361. C:论文集中的析出文献 [序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[Aï¼½.原文…
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Windows Server 2016开启多用户远程访问方法详细非唯一傻瓜化步骤

本教程以Windows Sever 2016为基础编写,完美适用于Windows Server 2016/2012操作系统 1. 开启系统远程桌面 控制面板-》系统和安全-》允许远程访问-》选择“允许远程连接到此计算机” *注意!这个过程需要对防火墙做如下设置: 控制面板-》系统和安全-》Windows防火墙-》高级设置-》Windows防火墙属性-》把所有选项卡里面的“入站连接”设置为“允许” 2. 开启允许多用户远程登录 (1)在键盘上按Win+R键(也可以在开始菜单右键然后选择运行) (2)在运行的输入框里面输入""命令、然后点击确定 (3)在“计算机组策略”中依次展开 计算机配置-->管理模板--->windows组件--->然后在右边的菜单中选择远程桌面服务;双击打开 (4)在远程桌面服务界面中;双击打开“远程桌面会话主机” (5)在“远程桌面会话主机”界面中双击打开“连接” (6)在“连接”界面中双击打开“将远程桌面服务用户限制到单独的远程桌面服务会话” (7)在“将远程桌面服务用户限制到单独的远程桌面服务会话”界面中选择“已禁用”然后点击确定 (8)然后…
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深度学习资源整理

1.深度学习大牛合作编写的深度学习综述 最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ,发表多篇相关论文,其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。文章链接(翻译,原文请到Nature下载) Goodfellow, Yoshua Bengio , Aaron Courville编写的深度学习入门教学书籍 书籍原稿     百度云下载地址 3.斯坦福大学的深度学习课程网站,有英文和中文对照版 Material contributed by: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen 斯坦福大学机器学习课程传送门 4.斯坦福大学FeiFei-Li教授的卷积神经网络(CNN)计算机视觉识别课程 李飞飞:如何教计算机理解图片(TED) Fei-Fei Li的CNN计算机视觉课程传送门 5.香港中文大学多媒体实验室 香港中文大学多媒体实验室师生整理的相关学习资料,论文,实验,和数据集等资源汇…
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