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DL碎片2】神经网络的优化算法

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践总结而来。...---- 【DL碎片1】讲了神经网络的参数初试化,可以看到不同的初始化方法对我们的学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们的梯度下降算法,使得我们的学习更快,学习效果更佳。...我们训练的时候,跑完一个mini-batch就把W和b更新一次,这样的的话,在一个epoch,我们就已经把参数更新了5000次了!...一开始我估计时间应该差不多,因为我们迭代的40000次相当于40000个epoch,我前面只是说一个epochmini-batch更新的次数更多,没想到居然也更快(因为我觉得一个epoch的操作变多了...想了想,觉得应该是这样:因为mini-batch在一个epoch走的步子多,因此可以迅速地找到“最佳下坡路”,找到了之后,就跟坐滑滑梯一样,越溜越快,因此比batch GD更快。

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mysqlnot exists用法_not exists用法

not exists是sql的一个语法,常用在子查询和主查询之间,用于条件判断,根据一个条件返回一个布尔值,从而来确定下一步操作如何进行,not exists也是exists或in的对立面。...not exists 是exists的对立面,所以要了解not exists的用法,我们首先了解下exists、in的区别和特点: exists : 强调的是是否返回结果集,不要求知道返回什么, 比如:...’ and mark in (select 1,2,3 from grade where …) in子句返回了三个字段,这是不正确的,exists子句是允许的,但in只允许有一个字段返回,在1,2,3随便去了两个字段即可...exists (sql 返回结果集,为真) 主要看exists括号的sql语句结果是否有结果,有结果:才会继续执行where条件;没结果:视为where条件不成立。...not exists (sql 不返回结果集,为真) 主要看not exists括号的sql语句是否有结果,无结果:才会继续执行where条件;有结果:视为where条件不成立。

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HTMLCSSJavaScript学习笔记【持续更新】

HTML 与 XHTML 之间的差异 在 HTML 4.01 ,font 元素不被赞成使用。 演示效果 ? HTML 标签 定义和用法 标签定义无序列表。...HTML 标签 定义和用法 标签定义了定义列表(definition list)。 标签用于结合 (定义列表的项目)和 (描述列表的项目)。... 6 HTML 与 XHTML 之间的差异 NONE 演示效果 ? HTML 标签 定义和用法 标签在 HTML 页面创建一条水平线。...在 XHTML 1.0 Strict DTD ,hr 元素的所有呈现属性均不被支持。 演示效果 ? HTML 标签 定义和用法 标签定义 HTML 表格。...在 HTML5 , 标签始终是超链接,但是如果未设置 href 属性,则只是超链接的占位符。 HTML5 提供了一些新属性,同时不再支持一些 HTML 4.01 属性。 演示效果 ?

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HTML5的拖放功能

HTML5的拖放API功能直接实现拖放操作,而且拖放的范围已经超出浏览器的边界,HTML5提供的文件api支持拖拽多个文件并上传。...要学会掌握html5的拖放api和 文件api,光标拖放事件,从web网页上访问本地文件系统。...拖放api 在html5的拖放api重点: 第一,为页面元素提供了拖放特性; 第二,为光标增加了拖放事件; 第三,提供了用于存储拖放数据的DataTransfer对象 draggable特性 draggable...-drop元素 第七,在拖放操作结束时触发,事件的作用对象是被拖拽的元素-dragend事件 DataTransfer对象 在html5提供了DataTransfer对象,用来支持拖拽数据的存储。...如:FileList对象,File对象,Blob接口,FileReader接口 增加的标签特性 在html5file类型的表单元素增加了multiple特性和accept特性 multiple特性

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统的冷启动

因此从本文开始,我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。 本文是推荐系统遇上深度学习系列的第五十一篇文章,来谈谈推荐系统冷启动的解决吧。...1、冷启动问题的分类 咱都知道,冷启动问题是推荐系统面临的难题之一。冷启动问题主要分为以下三类: 1)用户冷启动:用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。...比如两个用户都是通过微博登录的,而他们在微博是互相关注的状态,那么我们就可以通过其好友的行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品的行为进行推荐 与第三方登录不同。...这里说的是使用同平台其他产品的行为进行推荐。最典型的例子就是腾讯。...分别是使用CNN对音频流派进行分类以及人脸魅力值打分在视频推荐的应用,感兴趣的同学可以看一下原书,这里就不再赘述。 在电商领域的推荐,常见的召回策略是通过计算物品之间embedding的相似度。

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