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深度学习中的最优化问题 深度学习中的最优化问题 深度学习中最优化问题很重要，代价也很高，因此需要开发一组专门的优化技术。 在深度学习领域，即使在数据集和模型结构完全相同的情况下，选择不同的优化算法可能导致截然不同的训练效果。 甚至相同的优化算法，但是选择了不同的参数初始化策略，也可能会导致不同的训练结果。

序 在被虐中成长，在面试中进步 1. 更加集中的学习 2. 更加系统的知识体系 3. 弥补不足，提升自我 4. 更加深入地了解知识背后原理 缘分与心态 基础备战 推荐复习书籍 算法 Java 设计模式 组件或框架 分布式相关 推荐链接 序 在被虐中成长，在面试中进步 指缝很宽，时间太瘦，悄悄从指缝间溜走。转眼之间三年的...

实现简单的K-V存储 实现简单的K-V存储 本节你将学习使用Go实现K-V存储 的简单实现，其背后的思想是易于理解的：尽可能快速地发出请求并给出响应，并将其转化成对应的数据结构。 本节代码将实现K-V存储的四个基本功能： 添加新元素 基于key删除已有的元素 给定key查找对应value 修改key对应的value 我们将这四个功能命名为...

PromQL 从入门到学废 PromQL 从入门到学废 告警规则的配置，重度依赖 PromQL，想要用好 Prometheus、Nightingale 这些监控系统，PromQL 是必备技能，面试的时候也可能会被问到。笔者整理了一份 PromQL 的学习笔记，希望对大家有所帮助：《PromQL 从入门到精通 》。

介绍 本系列教程介绍 IntelliJ IDEA 介绍 IntelliJ IDEA 主要功能介绍 更多官方学习信息 更多官方资讯跟踪途径 介绍 本系列教程介绍 本系列教程从 IntelliJ IDEA 的安装、卸载、软件设置、项目配置等各个方面进行讲解。通过本系列教程的学习，也希望你能爱上 IntelliJ IDEA，爱上它的体贴。同时...

梯度下降 梯度下降是一种非常通用的优化算法，它能够很好地解决一系列问题。梯度下降的整体思路是通过的迭代来逐渐调整参数使得损失函数达到最小值。 假设浓雾下，你迷失在了大山中，你只能感受到自己脚下的坡度。为了最快到达山底，一个最好的方法就是沿着坡度最陡的地方下山。这其实就是梯度下降所做的：它计算误差函数关于参数向量的局部梯度，同时它沿着梯度下降的方向进行下...

回调函数使用 Callback BaseLogger TerminateOnNaN ProgbarLogger History ModelCheckpoint EarlyStopping RemoteMonitor LearningRateScheduler TensorBoard ReduceLROnPlateau CSVLogger...

Keras:基于Python的深度学习库 停止更新通知 这就是Keras 关于Keras-cn 当前版本与更新 快速开始：30s上手Keras 安装 在Theano、CNTK、TensorFlow间切换 技术支持 小额赞助 Keras:基于Python的深度学习库 停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持...

写作样式指南 主要目标 内容指南 词汇表 示例 写作样式指南 主要目标 本手册的主要目标如下： 用户聚焦 本手册是为受过计算机图形学教育，能理解三维基础知识和/或了解其他三维软件的用户编写的。尽管计算机图形学的某些领域属于高深技术，但是本手册需要对于非技术用户是可以理解的。 完备 该手册提供了 Blender 中所有功能、工具和选...