吴超的Hadoop学习视频 需要加QQ2806746229
原创
2014-11-03 20:46:54
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本文主要介绍了如何进行超参数调优，包括如何选择合适的范围。其次介绍了Batch Norm批归一化以及Softmax回归，最后简单介绍了一下TensorFlow。
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2022-07-13 19:21:10
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其中有很多内容参考博客算法简介误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（
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2023-11-26 20:30:30
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一、初级班全套视频1、linux使用（3节）2、伪分布模式安装hadoop（2节）3、HDFS的体系结构和操作（2节）4、HDFS的java操作方式（4节）5、代码二、中级班全套视频1、MapReduce入门（2节）2、MapReduce的源码简介和自定义类型（4节）3、mapReduce的剩余核心环节讲解（5节）4、MapReduce的自定义排序和分组（3节）5、hadoop的集群安装和安全模式
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2014-10-27 21:31:23
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中新社金边1月2日电 (杨强 项薪宇)柬埔寨吴哥古迹管理机构最新报告显示，2024年吴哥考古公园共接待外国游客102.3万人次，门票收入超4782万美元，较2023年分别增长28.27%和28.57%。
吴哥古迹管理机构当地时间1月1日发布的报告表示，在刚刚过去的2024年12月，吴哥考古公园接待国际游客超过12.5万人次，同比增长27.81%；门票收入超过591万美元，同比增长27
←上一篇↓↑下一篇→4.6 前向和反向传播回到目录4.8 这和大脑有什么关系参数 vs 超参数 (Parameters vs. Hyperparameters)想要你的深度神经网络起很好的效果，你还需要规划好你的参数以及超参数。什么是超参数？比如算法中的learning rate
α
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2022-04-18 18:42:21
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这和大脑有什么关系 (What does this have to do with the brain?)课程PPT
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2021-08-11 09:03:00
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写在前面：文章只是为了记录学习课程的整个过程，方便以后查漏补缺，方便找到对应章节，希望看到这篇文章的同学能够认真的看一遍视频教程，会有很大收获！下一篇：2022吴恩达机器学习课程——第二课（神经网络） 文章目录第一周一、监督学习与无监督学习二、线性回归三、梯度下降第二周一、向量化二、特征缩放第三周一、逻辑回归二、训练逻辑回归模型三、逻辑回归中的梯度下降四、正则化 第一周一、监督学习与无监督学习监督
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2024-04-22 19:28:12
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上次介绍了MACD的用法，今天讲一讲KDJ的用法一、KDJ：超买超卖信号指标KDJ指标由K、D、J三条指标曲线组成，其中波动最大的是J值，K值次之，D值最为平滑。如图中，K值为黄线，D值为蓝线，J值为紫线。KDJ指标比较独特，因为它有取值范围，K、D、J值都处于0-100之间，所以在大体上就可以先简单地划分一下：1.超买区：K、D、J这三值在80以上为超买区，是卖出信号。2.超卖区：K、D、J这三
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2023-11-14 18:56:44
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吴恩达-机器学习系列课程-Matlab作业ex1 Linear RegressionwarmUpExercise.mplotData.mcomputeCostgradientDescentfeature normalizationcomputeCostMultigradientDescentMultinormalEqnex2 Logistic RegressionplotDatasigmoidc
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2024-03-02 07:34:24
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介绍CNN中的经典网络，LeNet-5，AlexNet，VGG。介绍残差网络，并阐述对残差块的理解。讲解1x1卷积、Inception的作用与本质。
作者：szx_spark1. 经典网络LeNet-5AlexNetVGGNg介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加，训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数，VGG大约上亿参
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2024-01-12 11:59:17
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目录1 单变量的线性回归1.1 读取数据pd.read_csv()函数创建DataFrame数据帧1.2 数据处理Dataframe.insert（）函数变量赋值初始化df.shape()df.iloc[]1.3 梯度下降代价函数公式代价函数公式实现矩阵转置.T和power（）梯度下降算法运算结果2 多变量线性回归2.1 数据处理DataFrame.mean()函数2.2 批量梯度下降算法 1
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2024-08-19 21:21:26
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简介我个人理解的是bfs就是自当前一点，逐渐地向外扩张，有种水漫金山的感觉。也可以说是枚举每一个正确点的”未来的“可
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2022-11-07 14:35:18
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
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2023-08-02 21:45:05
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菜鸟教程(runoob.com) 按钮 .btn-xs 类制作一个超小的按钮: 超小默认的按钮 超小信息按钮 ...
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2019-05-19 12:35:00
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特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来，通过本周的视频课程你会学到，如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前，通过本视频，我想带你快速地了解一下，本周课程中你会学习哪些内容。 上周，我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型，和下面这个流程图的联系。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w
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2023-09-27 20:23:08
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一、超买超卖型指标顺势指标（CCI）
CCI = talib.CCI(high, low, close, timeperiod=14)
资金流量指标（MFI）
MFI = talib.MFI(high, low, close, volume, timeperiod=14)
动力指标（MTM）
n 一般取12
def MTM(close, n):
mtm = []
for i i
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2023-09-17 11:24:24
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一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上
一、 历史由来虚拟化并不是什么新主题；实际上，它的存在已经超过 40 年了。虚拟化技术最早的一些用法包括 IBM® 7044、麻省理工学院（MIT）在 IBM 704 上开发的 CTSS（Compatible Time Sharing System）以及曼彻斯特大学的 Atlas 项目（世界上最早的超级计算机之一），这些都是请求页面调度和监管进程调用的先驱。硬件虚拟化IBM 早在 20 世纪 60
