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Study-notes
Deep Learning

吴恩达深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业(1-3)

Planar data classification with one hidden layer 1 - Packages Let’s first import all the packages that you will need during this assignment.  - numpy is the fundamental package for scientific computing with Python.  - sklearn prov…

2018年2月1日 0条评论 2548点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业(1-2)Part.2

3 - General Architecture of the learning algorithm It’s time to design a simple algorithm to distinguish cat images from non-cat images. You will build a Logistic Regression, using a Neural Network mindset. The following Figure explains why Logistic Regre…

2018年1月30日 1条评论 2609点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业(1-2)Part.1

Part 1:Python Basics with Numpy (optional assignment) 1 - Building basic functions with numpy Numpy is the main package for scientific computing in Python. It is maintained by a large community (www.numpy.org). In this exercise you will learn several key numpy…

2018年1月29日 0条评论 3018点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Python

Python第四周内置函数等学习笔记

Python常用内置函数 all(iterable)如果可迭代对象里面所有元素都是真值,则返回True any(iterable)如果可迭代对象里面任意一个元素为真值,则返回True。若全为空(0)则返回False。 ascii(object)返回一个对象的文字的表现形式 bin()把数字转成二进制 bytearray()可修改字节二进制格式 chr  输入ascii码返回字符 ord 输入字符返回ascii码 compile() code = "for i&nbs…

2018年1月28日 0条评论 1193点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Python

Python内置函数

Built-in Functions abs() dict() help() min() setattr() all() dir() hex() next() slice() any() divmod() id() object() sorted() ascii() enumerate() input() oct() staticmethod() bin() eval() int() open() str() bool() exec() isinstance() ord() sum() bytearray() fi…

2017年11月7日 0条评论 1360点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

Andrew Ng深度学习作业1:线性回归

%% Machine Learning Online Class - Exercise 1: Linear Regression %  Instructions %  ------------ %  %  This file contains code that helps you get…

2017年11月5日 0条评论 1668点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

训练神经网络的基本步骤

训练神经网络: 参数的随机初始化(吴恩达课程9.6节内容) 利用正向传播算法计算所有的h(x)(即隐藏层等) 编写计算代价函数J的代码(9.1节) 利用反向传播算法计算所有的偏导数(9.2节,9.3节) 利用数值检验方法检验这些偏导数(例如梯度检验法,9.5节) 使用优化算法来最小化代价函数(例如梯度下降等算法,与反向传播算法相结合来处理)

2017年11月5日 0条评论 1378点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
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第四章:类与对象(三)析构函数 新建济南至莱芜高速铁路项目环境影响评价信息公示 决定还是用这个风格吧 生活点滴:昨晚上的杯具性事件 把CentOS7中的vim打造成C++IDE 个人用VB制作了一个计算器,大家来捧场吧
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最近评论
davidcheung 发布于 5 个月前(02月09日) The problem has been fixed. May I ask if you can s...
tk88 发布于 5 个月前(02月07日) Hmm is anyone else having problems with the pictur...
cuicui 发布于 9 个月前(10月20日) :wink:
niming 发布于 10 个月前(09月19日) 同级校友,能刷到太巧了
davidcheung 发布于 2 年前(08月16日) 我得找一下我之前整理的word文档看一下,如果找到了我就更新一下这篇文章。
Nolan 发布于 2 年前(07月25日) 您的笔记非常有帮助。贴图不显示了,可以更新一下吗?
davidcheung 发布于 3 年前(06月19日) 到没有看webrtc的代码。现在主要在看我们公司的代码了。。。只是偶尔看一看webrtc的东西。。。
aobai 发布于 3 年前(03月13日) gain_change_hangover_ 应该是每三个block 只能够调整一次,这样保证每帧...
匿名 发布于 5 年前(12月30日) 烫
小奥 发布于 5 年前(12月12日) webRTC里面的NS本身我记得就是在C++里面呀

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