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优化页面访问速度（一）——综述

优化页面访问速度，首先需要了解用户在浏览器输入url后，最终是如何看到所需的页面。在了解整个流程后，可以逐个步骤进行优化。

2018-07-27

1.1K0

优化页面访问速度（二） ——数据库优化

数据库 sql 存储

数据库优化，主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。

2018-07-27

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优化页面访问速度（三） ——服务端优化

服务端的优化，主要可以通过消息队列、减少数据库请求（缓存）、并发处理、页面静态化等方式处理。

2018-07-27

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优化页面访问速度（四） ——前端优化

前端的优化，主要可以通过减少HTTP请求、非实时请求改异步、缓存、文件压缩、CDN加速、独立图片服务器等。

2018-07-27

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动态规划算法 ——钢条切割问题

面向对象编程

长度为n米的钢条，需要切割成x断来贩卖。假设没有切割成本，且每种长度能够销售的价格是一个确定的值（例如长度1米可以卖1元，长度2米可以卖5元，长度3米可以卖6元等）。

2018-07-27

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循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve

神经网络编程算法监督学习

循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve （原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要学习几种现有的流行的词嵌入算法，包括words2vec、负采样、golve，另外学

2018-06-07

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循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型

神经网络编程算法

循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu

2018-06-07

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卷积神经网络（二） ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、残差网络

卷积神经网络

卷积神经网络（二） ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、残差网络（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要介绍几种卷积网络模型，学习它们的结构、组成、特点等。二、Let

2018-03-29

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卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习

卷积神经网络迁移学习神经网络深度学习

卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、Inception网络 1、简介前面的文章中，有各种的卷积模型可以选择，而具体如何选择各种模型，实际

2018-03-29

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卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法

卷积神经网络编程算法

卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述目标检测，主要目的是在图片中，分类确认是否有需要的物体，如果有则标出对应的物体。二、目标定位目标定位（

2018-03-29

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卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换

卷积神经网络神经网络

卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。二、面部验证 1、人脸识别与面部验证

2018-03-29

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循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法

循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述这一章开始讲循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），是与卷积神经

2018-03-29

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循环神经网络（二） ——GRU、LSTM、BRNN、deep RNN

循环神经网络（二） ——GRU、LSTM、BRNN、deep RNN （原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲述RNN的其他结构，这些结构比RNN更常用，而且对于自然语言处理，有更高效

2018-03-29

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循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度

循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、词汇表征 1、one-hot表示法之前的学习中提到过，对于词汇库，可以用one-hot表示法来表示。即，假设词汇库单词量是10000个单词，则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词，单词在对应词汇表中的位置是1，其他位置是0。如man是第5391个单词，则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T，这里的1就是在矩阵的第5391个位置。这样做有个缺点，即词语之间无法建立任何联系，只有自身的位置

2018-03-29

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深层神经网络参数调优（四） ——adam算法、α衰减与局部最优

神经网络编程算法深度学习

深层神经网络参数调优（四）——adam算法、α衰减与局部最优（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲解另外一种思想的梯度下降——adam，并且在此之前介绍动量梯度下降和RMSprop算法作为前置内容。另外，本文讲到学习速率衰减方式，以及局部最优和鞍点问题等。二、动量梯度下降法 1、当前问题 mini-batch、随机梯度下降等，在优化每个w和b时，是会优化一个部分最优值，故容易出现抖动，导致优化速度慢。因此可以结合接下来的算法，来加快学习速度。 2、主要思想将一

2018-03-07

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深层神经网络参数调优（三） ——mini-batch梯度下降与指数加权平均

深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、mini-batch梯度下降 1、概述之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集，把其称为批量梯度下降(batch)，这里提出一个与其相对应的概念，叫做mini梯度下降。 mini-batch的目的，也是为了获取最优化代价函数的情况下的w和b，其主要改进的问题在于：当样本集数量太大，如果每次遍历整个样本集才完成一次的更新w和b，那运行时间太长。 2、主要做

2018-03-07

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深层神经网络参数调优（二） ——dropout、题都消失与梯度检验

神经网络 python numpy

深层神经网络参数调优（二）——dropout、题都消失与梯度检验（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、dropout正则化中文是随机失活正则化，这个是一种正则化的方式，之前学过L1、L2正则化，这个则是另一种思想的正则化。dropout，主要是通过随机减少一些神经元，来实现减少w和b，实现防止过拟合的。 1、主要做法假设一个概率阈值p，对于神经网络中的所有神经元，在每一次FP、BP的时候，都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元，则不参与本次的运算，即不接收输入，也不输出结果。 2、具体

2018-03-07

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深层神经网络参数调优（一） ——方差、偏差与正则化

神经网络深度学习

深层神经网络参数调优（一）——方差、偏差与正则化（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述现在来到ng【深层神经网络参数调优】专题的学习，这部分主要是对深度学习过程中，需要涉及到的参数、超参数的调优的方法与技巧。二、样本集的使用 1、三个集在深度学习中，为了检验算法的效果，通常会设置训练集、验证集和测试集。训练集用来训练分类器，得到最低代价函数情况下，各层网络对应的w、b。验证集用来调试的，目的是为了获得最优的超参数，如学习速率α、正则化因子λ等。测试集用来验证训练集得到的结果，确认错

2018-03-07

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神经网络和深度学习（五） ——深层神经网络基础

神经网络深度学习编程算法

神经网络和深度学习（五）——深层神经网络基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文是对深层神经网络的基础，主要讨论深层神经网络的算法、公式推导以及一些注意事项。首先，符号表示上和之

2018-03-07

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神经网络和深度学习（四） ——浅层神经网络的激活函数与反向传播

神经网络深度学习

神经网络和深度学习（四）——浅层神经网络的激活函数与反向传播（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、神经网络的表示复习一下神经网络的表示，其主要是将单层的多个神经元，整合到一个矩阵中，调用nu

2018-03-07

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