CSS3简介 如同人类的的进化一样，CSS3是CSS2的“进化”版本，在CSS2基础上，增强 或新增 了许多特性， 弥补了CSS2的众多不足之处，使得Web开发变得更为高效和便捷。 CSS3的现状 PC端浏览器支持程度差，需要添加私有前缀 移动端支持优于PC端 不断改进中 应用相对广泛 关于私有前缀： 在标准还未确定时，部分浏览器已经根据最初草案实现了部分功能，为了与之后确定下来的标准进行兼容，所以每种浏览器使用了自己的私有前缀与标准进行区分，当标准确立后，各大浏览器将逐步支持不带前缀的css3新属性 目前
等号两边都有x，需要进一步分情况讨论，推导过程见https://www.cnblogs.com/wlzy/p/7966525.html
本系列为深入篇，尽可能完善专题知识，并不会所有的都会出现在面试中，更多内容，详见：Reflection_Summary，欢迎交流。
HTML是骨架，CSS是装饰，CSS使得网页丰富多彩，它也是Web开发不可或缺的一部分。
导读 众所周知，JVM（java虚拟机）运行着我们的java程序。java本身提供了自带工具VisualVM来帮助我们查看JVM的运行情况，下面主要介绍GC的可视化插件－Visual GC java版本 1.8.0_281 工具 VisualVM 的 Visual GC 插件 📷 面板解读 space 空间模块 Space — 空间主要描述空间的变化 Metaspace — 元空间 Old — 老年代 Eden — 伊甸园区 S0 — 存活０区 S1 — 存活１区 方框区：所占空间大小 空白区
logistic回归由Cox在1958年提出[1]，它的名字虽然叫回归，但这是一种二分类算法，并且是一种线性模型。由于是线性模型，因此在预测时计算简单，在某些大规模分类问题，如广告点击率预估（CTR）上得到了成功的应用。如果你的数据规模巨大，而且要求预测速度非常快，则非线性核的SVM、神经网络等非线性模型已经无法使用，此时logistic回归是你为数不多的选择。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
本文推荐Emmet插件，HTML/CSS代码快速编写"神器"~~，快来和我一起学习吧
神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构，其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。
线性模型、线性回归与广义线性模型 逻辑回归 工程应用经验 数据案例讲解 1. 线性模型、线性回归与广义线性回归 1.1 线性模型 image 线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的
之前的策略优化，用的基本都是\(\epsilon\)-greedy的policy improve方法，这里介绍policy gradient法，不基于v、q函数
本文介绍了传统的三层神经网络模型，首先介绍了网络中的神经单元概念，将一个神经单元视为一个逻辑回归模型。因此，神经网络可以看作是逻辑回归在（宽度，深度）上的延伸；然后，前向传播是一个复合函数不断传播的过程，最终视目标而定损失函数；最后，反向传播则是对复合函数求导的过程。当然三层神经网络只是深度学习的雏形，如今深度学习已经包罗万象。
0.说在前面1.反爬虫方案2.实现 2.1 导库 2.2 selenium 2.3 BS处理图片3.作者的话
Fire boundaries based on the MODIS dataset MCD64A1. The data were computed based on an algorithm that relies on encoding in a graph structure a space-time relationship among patches of burned areas.
逻辑回归 (Logistic Regression)是分类问题的一个代表算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
这里导入了两个工具类，可以从这里下载，这里包含了这个函数和用到的数据集，其中用到了h5py，如果读者没有安装的话，要先用pip安装这个库，还有以下用到的库也要安装。
Emmet的前身是大名鼎鼎的Zen coding，如果你从事Web前端开发的话，对该插件一定不会陌生。它使用仿CSS选择器的语法来生成代码，大大提高了HTML/CSS代码编写的速度，比如下面的演示：
本章开始了一段旅程，我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容，但这一次我们将更加密切地关注实现细节，而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之一——libFM的训练过程之SGD的方法。 5.1、基于梯度的模型训练方法 在libFM中，提供了两大类的模型训练方法，一类是基于梯度的训练方法，另一类是
计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。这本身是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的，比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。
深度学习笔记 感知机 定义 image.png 其中, sign(x)=1 if x≥0 else 0 几何解释: w⋅x+b 是特征空间的超平面, 把特征空间划分成两部分. 损失函数 错误分类点总数, 但不是连续可导, 不容易优化 image.png 错误分类点到超平面的距离. 对于给定 x0x_0x0 到超平面的距离是 image.png 其中 ∣w∣ 是 L2范式. 那么有损失函数 image.png 其中 MMM 是错误分类点的集合 学习方法 随机梯度下降法 sto
本文提出了一种图像压缩框架，其由一个非线性分析变换、一个均匀量化器和一个非线性综合变换组成。这些变换都三层结构，每一层由一个卷积线性过滤器和非线性的激活函数构成。与大多数卷积神经网络不同的是，这些联合的非线性是用来实现一种局部增益控制，这种局部增益控制最初是来源于生物神经元领域的发现（局部增益控制已经成为生物神经元建模的一种方法）。作者使用随机梯度下降方法来联合优化整个模型的率失真性能。针对均匀标量量化器的目标函数不连续问题，作者提出了一种连续可微的近似量化，从而保证在优化过程中梯度能有效地反传。最后在测试集上，作者提出压缩模型展现出比 JPEG 和 JPEG2000 更好的性能。而且，该压缩模型在所有码率和所有图像上，MS-SSIM 性能都要好于 JPEG 和 JPEG2000。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80046684
过去的这几年，陆陆续续出现了不少深度学习框架。而在这些框架中，Facebook 发布的 PyTorch 相对较新且很独特的一个，由于灵活、迅速、简单等特点，PyTorch 发展迅猛，受到很多人的青睐。
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根据文章内容总结撰写摘要，以json格式返回。
线性回归是一种监督学习算法，即给定一个训练集，去学习一个假设函数，用来尽量精确地预测每个样本对应的输出。从输出变量的离散程度来看，监督学习算法可以分为两类。线性回归属于回归算法，其输出变量连续；而另一类监督学习算法是分类算法，其输出变量离散。
使用python PIL库读取图像，该方法返回一个 Image 对象，Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等)，大小和颜色模式(RGB)，它含有一个show()方法用来显示图像：
原文链接：https://juejin.im/post/5e86e221e51d4546ce27b99c
1. 移动端开发课程概述 移动互联网的兴起，让移动端的开发迅速蹿红。对于前端开发者来说，移动端的开发已经占据了他们大部分工作时间。接下来老马带大家一起学习移动端开发的相关前端开发技术。 这边课程内容包
顾名思义，图像处理可以简单地定义为在计算机中（通过代码）使用算法对图像进行处理（分析和操作）。它有几个不同的方面，如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中，我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍，并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
这张图显示了一个滤波器的某时刻的运作过程，最左边的是原图，中间是滤波器，最右边是结果，它会进行一个内积运算，图中也展示了这个过程
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
多维梯度 LINEAR - > RELU - > LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID
6.1-6.3节主要讲的是前向神经网络，前言主要讲为什么要用神经网络；6.1节举例说明线性的无法解释XOR学习，非线性的可以很好解释，引出神经网络的介绍；6.2节讲述基于梯度的学习；6.3节说的是隐藏层，主要是介绍不同的激活函数。
卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的输出影响着这一时刻的输出，所在一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积，以求得系统的输出信号（当然要求这个系统是线性时不变的）。 卷积的定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果：
下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现，以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格（元）。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
CSS语法 flex-direction: row|row-reverse|column|column-reverse|initial|inherit;
如果直接使用线性回归的MSE会让逻辑回归的代价函数变成非凸函数，这样就会导致有非常多的局部最优值，导致梯度下降法失效。所以引入了交叉熵损失函数来替代线性回归的MSE(均方误差)
最近翻译了吴恩达《机器学习》课程的配套题库。课程系列本身多有名多经典我就不赘述啦~
回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE）推导。计算的是预测值与真实值之间距离的平方和。实际更常用的是均方误差（Mean Squared Error-MSE）：
每个神经网络单元的工作包括两部分：计算 z，然后根据激活函数（sigmoid）计算 σ(z)
寄语：本文对线性回归算法的原理及模型，学习策略、算法求解和sklearn参数做了详细的讲解。同时，用例子进行Python代码实践。
前言： 关于“神经网络”这个词想必对人工智能感兴趣额的早已经熟得不能再熟悉了，在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统
Canny算子通过边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的Gy，梯度的幅度G和方向θ（梯度的方向与边缘的方向垂直）：
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