http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/75008380
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 📷 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该位置对应的导数大于0），w = w – a 就能够让 w 的值减小
1.6 实现我们的网络来分类数字 好吧，现在让我们写一个学习如何识别手写数字的程序，使用随机梯度下降算法和 MNIST训练数据。我们需要做的第一件事情是获取 MNIST 数据。如果你是一个 git 用戶，那么你能够 通过克隆这本书的代码仓库获得数据， git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 如果你不使用 git，也可以从这里下载数据和代码。 顺便提一下，当我在之前描述 MNIST 数据时，我
作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。 目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果
最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指出。 📷 目录 1、什么是梯度下降和链式求导法则 2、神经网络的结构 3、BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 4、输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 5、Python 实现源码解析 6、手写数字识别实例 7、训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设
本文中主要包含有三个领域的知识点：随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试，这里先简单分别介绍一下背景知识。
在做完一个python项目之后，我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路，首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈，最理想的情况就是有这样一个工具，能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来，这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分，来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作，开源地址：github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经网络：“万能函数”的形式表达； 反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法； 基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的数字手写体识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习的
本文介绍了如何使用反向传播算法来训练神经网络，并使用MNIST数据集进行手写数字分类。首先介绍了反向传播算法的基本原理，然后通过一个具体的例子展示了如何使用该算法来训练神经网络，最后给出了一个完整的代码实现。
R评分举证由于物品和用户数量巨大，且稀疏，因此利用矩阵乘法，转换为 P（n_user * dim) 和 Q （dim*n_count) 两个矩阵，dim 是隐含特征数量。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了神经网络的基本模型结构，可分类为前向传播神经网络，循环神经网络（RNN）；介绍了神经网络中，梯度下降的原理推导，以小球下坡作为实例阐述梯度下降；分析了神经网络模型解决机器学习问题，与传统的机器学习算法的异同；并初步介绍了手写字分类的背景知识，欢迎参考： 下面，通过经典的手写字数据集来进一步认识神经网络模型解决分类问题的思
到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经网络：“万能函数”的形式表达； 反向传播算法：计算人工神经网络梯度下降的高效方法； 基于它们，我们已经具备了构建具有相当实用性的智能程序的核心知识。它们来之不易，从上世纪40年代人工神经元问世，到80年代末反向传播算法被重新应用，历经了近半个世纪。然而，实现它们并进行复杂的手写体数字识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习
Python自带了一些命令行工具，可以用来快速处理工作。我把这些命令行工具称之为 冷兵器 ，没有趁手工具时候可以顶替使用。这些工具都是python标准模块，具有 main 函数，直接使用 python -m 命令执行，多数可以使用 -h/--help查看帮助。
数据处理是一个当下非常热门的研究方向，通过对于大型实际场景中的数据进行建模，可以用于预测下一阶段可能出现的情况。比如我们有过去的2002年-2018年的黄金价格的数据：
AI 框架是 AI 算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段 AI 算法开发的必备工具。
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》，是基于python3.8版本配置的tensorflow，最近实验过程中发现些问题没办法解决，无奈之下卸载了重装，结果随便捣鼓一下，整个假期就快没了
当我们创建一个python项目，最终的成果如果希望用户能够不依赖于python源代码也能够正常的执行，就会比较的人性化。因为源代码数量众多，很难让每个用户都自行管理所有的源代码，因此我们需要对源码进行编译构建。对于使用场景不是很复杂的，我们可以直接做成一个可执行文件，这样开发者只需要维护可执行文件的功能正常，以及对于各种平台的兼容性较好，这就可以了。这里我们介绍如何使用pyinstaller去通过python源码构造一个可执行文件。
请点击上面公众号，免费订阅。 《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了神经网络的基本模型结构，可分类为前向传播神经网络，循环神经网络（RNN）；介绍了神经网络中，梯度下降的原理推导，以小球下坡作为实例阐述梯度下降；分析了神经网络模型解决机器学习问题，与传统的机器学习算法的异同；并初步介绍了手写字分类的背景知识，欢迎参考： 深度学习|神经网络模型简介和梯度下降
上篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Further into Backpropagation中，我们小试牛刀，将反向传播算法运用到了一个两层的神经网络结构中！然后往往实际中的神经网络拥有3层甚至更多层的结构，我们接下来就已一个三层的神经网络结构为例，分析如何运用动态规划来优化反向传播时微分的计算！
现在介绍一下Jupyter的使用方法: 如你所见,Jupyter有许多个cell组成,有代码块,和markdown块.代码块里面有In[]和Out[]
三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术，而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly，更加倾向于在数据领域的可视化，用于展现数据的结果。类似的还有百度的pyechart也相对美观，但是这些毕竟都是在数据层面的可视化，对于工业领域，比如一个地形，一个三维的期间等等，用这些工具来做可视化效果非常的不佳，因此我找到了pyvista这个工具，简单摸索了一下给大家做个引荐。
具体情况是：安装了 torch-geometric 和 torch-sparse（官网安装说明：PyG Documentation — pytorch_geometric documentation）后，导入 torch-sparse 时却报错。
在前一篇文章对相对导入的“相对”其实已经讲得比较清楚了，关键的一点是，“相对”是相对package的意思。相对导入的常用语法：
在运行用例的时候，我们可能出于某种需求，不想加载某个插件，比如我通过pip安装了一个pytest的插件。 后续我想修改插件的一些代码，于是放到项目本地，自己去注册本地插件了。这样就需要禁用 pip 安装的那个插件。
对于各行各业的研究人员来说，经常会面临这样的一个问题：有一篇不错的文章里面有很好的数据，但是这个数据在文章中仅以图片的形式出现。而假如我们希望可以从该图片中提取出数据，这样就可以用我们自己的形式重新来展现这些数据，还可以额外再附上自己优化后的数据。因此从论文图片中提取数据，是一个非常实际的需求。这里以前面写的量子退火的博客为例，博客中有这样的一张图片：
虚拟机一键安装python3.8环境，只需将网络适配器改为nat模式即可（确保主机能够上网），随后将tar包放入/root目录下，执行脚本。
如果要在腾讯云上运行es_rally, 在我看来，用docker是最方便的，可以省去很多麻烦事。如果不想用docker，要自己安装的话，可以参考以下几篇文章：
假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本，另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本。虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境，但是这会消耗比较大的资源，因为我们并不需要重新构造一整个系统。因此python也提供了一种更加优雅的解决方案：使用virtualenv来构造一个虚拟的python库的环境，这里面我们可以定制化自己所需的python依赖的版本。比较详细的virtualenv使用方法可以参考官方文档，这里我们仅做一些简单的使用方法的介绍和演示。
导入模块 from pyEOF import * import xarray as xr import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Warning: ecCodes 2.22.0 or higher is recommended. You are running version 2.21.0 定义绘图函数 # create a function for visualization convenience
本系列文章面向程序员，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识，涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第二篇。 作者李理，MDCC 2016 移动开发者大会人工智能与机器人专场的出品人，邀请人工智能一线专家担任演讲嘉宾，从无人驾驶、智能机器人、智能应用开发实战等方面解读人工智能技术的内涵及其对移动开发工作的影响。 大会目前火热报名中，门票6.8折优惠即将结束，倒计时2天！（票务详情链接，欲购从
我在使用 gunicorn 部署 flask线上环境，访问需要jwt auth的接口地址，不断收到” NoAuthorizationError Missing Authoring Header”错误
该文章一方面从量子线路的打印着手，介绍了一个简单的python量子线路工程。同时基于这个简单的小工程，我们顺带的介绍了python的API文档自动化生成工具Sphinx的基本使用方法。
在上一篇博客中，我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件，并且放在系统目录下，让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能，通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建，构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下，这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
导读：最新版本的Python发布了！今年夏天，Python 3.8发布beta版本，在2019年10月14日，第一个正式版本已准备就绪。现在，我们都可以开始使用新功能并从最新改进中受益。
在一个名为test_setup的路径下，作为我们最上层的项目根目录。然后在根目录下有需求配置文件requirements.txt，我们可以在这个文件中添加我们的python库所依赖的其他python库，如numpy、scipy等。而setup.py就是我们这里的安装文件，在后面的章节中会着重提到。最后是我们的项目的核心路径ts，里面包含了我们的核心代码。
【导读】最新版本的Python发布了！今年夏天，Python 3.8发布beta版本，但在2019年10月14日，第一个正式版本已准备就绪。现在，我们都可以开始使用新功能并从最新改进中受益。
In this recipe, we'll create, quite possibly, the most important post-model validation exercise—cross validation. We'll talk about k-fold cross validation in this recipe. There are several varieties of cross validation, each with slightly different randomization schemes.K-fold is perhaps one of the most well-known randomization schemes.
长短时记忆网络(LSTM)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。LSTMs除了学习长序列外，还可以学习一次多步预测，这对于时间序列的预测非常有用。LSTMs的一个困难在于，它们可能难以配置，而且需要大量的准备工作才能获得适合学习的格式的数据。
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
程序本质回忆上次内容\n 就是换行他对应着 ascii 字符的代码是(10)10进制他的英文是 LF，意思是Line Feed我们可以在《安徒生童话》中找到每个字符对应的字节形态📷📷编辑不光txt文件是文件我们的python游乐场本质上也是一个二进制可执行的文件这个文件在哪？我们可以读懂这个可执行文件吗？🤔python3 到底是个啥？which python3ll /usr/bin/python3这个 python3是一个符号链接文件只有9字节他指向 pyt
NXP eIQ平台提供了嵌入式平台集成化的机器学习应用部署能力，支持BYOD（Bring Your Own Data）和BYOM（Bring You Own Model）的两种建模应用的工作流。
众所周知，root用户在linux系统中拥有至高无上的权力，为所欲为，想干嘛就干嘛。所以当然不能随随便便给人家用root账户去搞事情啊，这里就有了用普通用户安装使用python的想法，一起来看看吧。
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直接用pip install django命令安装可能会报错，用下面的命令就不会报错了：
PEP 582 是 Python 的一个隔离项目环境的提案。PDM 作为现有的唯一一个具有完备 PEP 582 支持的包管理器，在实现的过程中也并非一帆风顺。本文将介绍一些关键 PEP 582 特性的实现方法和历程。
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20 世纪五、六⼗年代，科学家 Frank Rosenblatt其受到 Warren McCulloch 和 Walter Pitts早期的⼯作的影响，发明了感知机（Perceptrons）。
Python3.8 已经发布了, 官方文档看这里 What’s New In Python 3.8.
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