前提是你装了这个名叫Python Handout的工具,只要敲代码,就能在任何文本编辑器里方便的转换成标题、代码、文本等各种样式,还能直接运行处Python代码的结果,相当于一个没有hidden state的Jupyter笔记本。
实验需要使用unix环境,所以如果是windows操作系统,那么可以用docker,vmware/vitrual box,wsl等方式搭建linux环境,我本人使用的是vmware,安装的linux发行版是manjaro,由于在做lab之前就已经配置好了虚拟机环境,因此就不记录搭建linux的环境过程了。
【导读】近期,斯坦福大学深度学习课程有开课了,主讲老师是人工智能领域知名学者Andrew Ng和Kian Katanforoosh。我们在早些时候也编辑发布了卡耐基梅隆大学的深度学习课程,斯坦福大学和卡耐基梅隆大学一样,都是当今走在AI领域前沿的机构。今天整理的斯坦福大学深度学习课程的主要内容同样涵盖了深度学习的基础知识和常见的模型,包括:反向传播、梯度下降、CNNs、RNNs、LSTM、强化学习等等。与其他课程有所不同,本课程还关注深度学习的应用,包括医疗、自动驾驶、手语阅读、自然语言处理等,从项目实践的
在做电商类应用时,难免会遇到商品主图实现放大镜效果的场景,现有的基于Vue的第三方包不多并且无法直接复用,今天,我来分享一种高稳定性的基于 Vue 的图片放大镜方法。
由于需要管理服务器的一些参数,比如CPU使用率,IOwait之类的指标,管理方通过snmpwalk进行五分钟一次对受管服务器的轮询。
XDOC可以实现预览以DataURI表示的DOC文档,此外XDOC还可以实现文本、带参数文本、html文本、json文本、公文等在线预览,具体实现方法请看官方文档下面这种方式可以实现快速预览word但是对文件使用的编辑器可能会有一些限制
参考:25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出, 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等, 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation), 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation), 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
在机器学习和统计学习中,正态分布的身影无处不在,最为常见的是标准正态分布和多元正态分布 (multivariate normal distribution),两者分别作用于标量 (scalar) 和向量 (vector)。实际上,也存在一种正态分布的形式,它作用于矩阵,并广泛地应用于贝叶斯向量自回归模型 (Bayesian vector autoregression) 中。本文接下来将从大家所熟知的正态分布出发,先介绍矩阵正态分布,然后讨论矩阵正态分布在贝叶斯方法中的应用。
任务说明书:[pdf] buflab | http://csapp.cs.cmu.edu/public/labs.html 数据包下载:buflab-handout.tar Github源码:zhwhong/Bufbomb_CSAPP 同步发布于博客:Bufbomb缓冲区溢出攻击实验详解-CSAPP ---- 实验概述 本实验的目的在于加深对IA-32函数调用规则和栈结构的具体理解。实验的主要内容是对一个可执行程序“bufbomb”实施一系列缓冲区溢出攻击(buffer overflow attac
链接:https://rstudio.com/wp-content/uploads/2019/01/Cheatsheets_2019.pdf
机器学习保罗万象,在学习这门技术时,最好可以有一些速查手册之类的东西在手边,它们列出了需要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料,并分享出来,或许也可以帮助其他学
按要求转载自网路冷眼 作者 | Robbie Allen 机器学习(Machine Learning)有不少有用的流程图和机器学习算法表。 这里只包括所发现的最全面的速查表。 神经网络架构(NeuralNetwork Architectures) 来源:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ Microsoft Azure算法流程图(Microsoft AzureAlgorithm Flowchart) 来源:https://docs.micro
机器学习 以下是一些实用的流程图和机器学习算法表。 神经网络架构 来源: http : //www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ The Neura
上周和一个投资人见面,聊了很多创业的事情。我虽然目前不在创业的节奏,几年内也不太会重返创业领域(需要花时间陪孩子,为孩子营造好的环境),但还是很关注创业圈的一举一动。我们聊到了一个观点:就创业而言,成功者下次基本还会成功,失败者下次很大程度还会失败。 作为一个曾经的失败者,我对此深表赞同(这是实事求是,而非灭自己威风)。我认为我下一个项目失败的几率可能还会很大,不是因为我由于之前的失败而感到恐惧,而是因为我还没有机会去趟很多未知的沟沟坎坎。 这就跟玩街机游戏三国志类似。一个币打通关的人,下次只要不是掉以轻心
实现简单的逻辑函数、二进制补码和浮点函数,但必须使用 C 语言的一个高度受限的子集。例如,可能会要求仅用位级运算和直线代码(straightline code)来计算一个数的绝对值。该实验帮助学生理解 C 语言数据类型的位级表示和数据操作的位级行为。
来源:网路冷眼 作者:Hanson 本文长度为680字,建议阅读5分钟 本文为你分享有关机器学习、Python和相关数学知识的速查表大全。 机器学习有很多方面。 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,这里仅列出了需要知道的给定主题的所有要点。 最后,我收集了与机器学习相关的速查表。有些我经常参考,并且认为其他人也可能从中受益。因此, 这篇文章把我从网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考。 后台回复关键词“速查表”下载27个速查表。 机器学习(Machine Learning) 有不
机器学习(Machine Learning)有很多方面,当我开始研究学习它时,我发现了各种各样的“小抄”,它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终,我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄,其中一些我经常会翻阅,而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄,如果你发现我有所遗漏的话,请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的,我想这些可能很快就会过时,但是至少在目前,它们还是很潮的。 机器学习 这里有一些有用的流程图和机器学习算法表,我只包括了我所发现的最全面的几个。 神经网络架
机器学习(Machine Learning)有很多方面,当我开始研究学习它时,我发现了各种各样的“小抄”,它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终,我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄,其中一些我经常会翻阅,而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄,如果你发现我有所遗漏的话,请告诉我。
来源:机器学习算法与自然语言处理 本文多资源,建议收藏。 本文针对机器学习基本概念及编程和数学基础,为你列出相应的学习资源。 机器学习(Machine Learning)有很多方面,当我开始研究学习它时,我发现了各种各样的“小抄”,它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终,我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄,其中一些我经常会翻阅,而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄,如果你发现我有所遗漏的话,请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的,我想这些可能很快就会过时,
机器学习涉及到的方面非常多。当我开始准备复习这些内容的时候,我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点。最终我编译了超过 20 份机器学习相关的速查表,其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益。本文整理了我在网络上找到的 27 个速查表,我认为比较好。如果我有遗漏,欢迎补充。
今天分享一篇机器学习的文章。翻了一半,发现Linux中国已经翻译过了。。。干脆搬过来,还有一个姊妹篇《My Curated List of AI and Machine Learning Resources from Around the Web》,明天准备发这个。 原文地址是:Cheat Sheet of Machine Learning and Python (and Math) Cheat Sheets 译文地址是:https://linux.cn/article-8754-1.html 机器学
大家好,我是二哥呀!今天是假期的第一天,小伙伴们都是什么打算啊?反正我是打算给自己放个假休养生息下:
你可能需要两种材料,课程视频和课件作业。前者在B站可以找到,后者的大部分在课程网站。然而,斯坦福把这个课从Cousera和自家的MOOC上撤掉了,我花了些时间才找到编程作业,在edx.org,不知道将来会不会把这个也撤了。
本文多资源,建议收藏。 本文针对机器学习基本概念及编程和数学基础,为你列出相应的学习资源。
Python最大的优点之一就是语法简洁,好的代码就像伪代码一样,干净、整洁、一目了然。要写出 Pythonic(优雅的、地道的、整洁的)代码,需要多看多学大牛们写的代码,github 上有很多非常优秀的源代码值得阅读,比如:requests、flask、tornado,下面列举一些常见的Pythonic写法。 程序必须先让人读懂,然后才能让计算机执行 “Programs must be written for people to read, and only incidentally for mac
这份指南是为了那些对机器学习感兴趣,但不知如何开始的朋友们准备的。我想大多厌倦在网上搜索大量资料的人都会有挫败感,也放弃了有人能指引他们如何入门的希望。
这个PA的要求在handouts/PA1.pdf中。我们需要实现一个栈机器Stack Machine,这个机器以栈为存储和执行的基础。这里简单翻译一下PDF里面的描述。
Python最大的优点之一就是语法简洁,好的代码就像伪代码一样,干净、整洁、一目了然。要写出 Pythonic(优雅的、地道的、整洁的)代码,需要多看多学大牛们写的代码,github 上有很多非常优秀的源代码值得阅读,比如:requests、flask、tornado,下面列举一些常见的Pythonic写法。
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景观三元论问:盖茨比,你为何不用C++写代码?非要用ruby或者python这样的执行非常慢的语言呢?
这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供參考。
当年偷偷写的日记和小秘密,为了防止被同学老师家长偷看,都写在这样的本子里面。这种本子的密码少则四五位,多的有七八位,除非知道这个密码锁的密码,不然根本无法打开。
-免费加入AI技术专家社群>> 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类。 一、4大主要学习方式1.监督式学习 📷 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的
自2016年以来,美国国防部(DOD)出资实现了一系列联合网络作战系统和能力,以支持美国国防部网络作战部队开展的全面军事网络作战,这些网络作战单位支持所有作战领域的军队和作战司令部。2019年,为了将这些不同的系统整合成更有凝聚力的能力,美国网络司令部为所有网络作战引入了一个总体愿景,称为联合网络作战架构(Joint Cyber Warfighting Architecture,JCWA)[1]。
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢?又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢?(好看也是加分项!)无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
《CSAPP》是指计算机系统基础课程的经典教材《Computer Systems: A Programmer's Perspective》,由Randal E. Bryant和David R. O'Hallaron编写。该书的主要目标是帮助深入理解计算机系统的工作原理,包括硬件和软件的相互关系,其涵盖了计算机体系结构、汇编语言、操作系统、计算机网络等主题,旨在培养学生系统级编程和分析的能力。
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SNMP是英文”Simple Network Management Protocol”的缩写,中文意思是”简单网络管理协议”。SNMP是一种简单网络管理协议,它属于TCP/IP五层协议中的应用层协议,用于网络管理的协议。SNMP主要用于网络设备的管理。由于SNMP协议简单可靠 ,受到了众多厂商的欢迎,成为了目前最为广泛的网管协议。
编译 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 参与 | reason_W 上月,由 Michael I.Jordan 、Jeff Dean、李飞飞、LeCun 等多位人工智能领域的大牛发起的系统机器学习会议 SysML 在斯坦福开幕。 会上,机器学习宗师级大牛 Michael I.Jordan 就《系统与机器学习的前景与挑战》进行了主旨演讲。因为和 NBA 球星迈克尔·乔丹名字相近,他有着一个有趣的称号:“The Michael Jordan of Machine Learning”,即机器学
Go中semaphore功能与linux系统下futex的功能是一样的。它提供了sleep和wakeup原语,可以在同步原语中的竞争情况下使用。重点是Go中的semaphore结合了goroutine调度机制,当前的goroutine在获取不到锁时 ,将对其进行休眠,让出CPU的执行权,切换到其他goroutine运行。当条件满足时,有其他goroutine会唤醒阻塞休眠的goroutine,重新放入调度器中让它运行。
CMU的15-213课程Introduction to Computer Systems (ICS)里面有一个实验叫attack lab,利用缓冲区溢出漏洞改变正常的程序运行行为,从而达到攻击的目的。关于这个lab的解题思路,网上已经有很多了,但我依然想要再来一篇。原因包括:
作者:Sebastian Raschka 翻译:reason_W 编辑:周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performa
申明:感谢原作者的整理与分享,本篇文章分享自:https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富,涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 p
【1】 Why Generalization in RL is Difficult: Epistemic POMDPs and Implicit Partial Observability 标题:RL中为什么难以泛化:认知POMDP与隐含部分可观测性
【1】 CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers 标题:CMT:卷积神经网络迎接视觉变形
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