3.10 补充说明 3.10 补充说明 如果是纯粹学习汇编语言，则可以从《深入理解程序设计：使用Linux汇编语言》开始，该书讲述了如何以C语言的思维变现汇编程序。如果是学习X86汇编，则可以从《汇编语言：基于x86处理器》一开始，然后再结合《现代x86汇编语言程序设计》学习AVX等高级汇编指令的使用。 Go汇编语言的官方文档非常匮乏。其中“A Q...

第 20 章 项目实战—首页内容介绍[下][4] 第 20 章 项目实战—首页内容介绍[下][4] 学习要点： 1.首页内容介绍[下] 主讲教师：李炎恢 本节课我们制作一下首页内容介绍的下半部分。 一．首页内容介绍[下] //先完成底部的 footer <footer id = "footer" class = "text-m...

欢迎使用 MegEngine MegEngine 简介 学习 MegEngine 安装说明 欢迎使用 MegEngine MegEngine 简介 MegEngine 是旷视完全自主研发的深度学习框架，中文名为“天元”，是旷视 AI 战略的重要组成部分，负责 AI 三要素（算法，算力，数据）中的“算法”。MegEngine 的研发始...

9、集成学习 上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的“两步走”策略能较好地估计隐变量的值。本篇将继续讨论下一类经典算法—集成学习。 9、集成学习 顾名思义，集成学习（ensembl...

Angel中的优化器 1. SGD 2. Momentum 3. Adam 4. FTRL Angel中的优化器 机器学习的优化方法多种多样, 但在大数据场景下, 使用最多的还是基于SGD的一系列方法. 在Angel中目前只实现了少量的最优化方法, 如下: 基于随机梯度下降的方法 SDG: 这里指mini-batch SGD (小批量随机...

三、偏差方差分解 3.1 点估计 3.2 偏差 3.3 一致性 3.4 方差 3.5 偏差方差分解 3.6 误差诊断 3.7 误差缓解 三、偏差方差分解 3.1 点估计 点估计：对参数 的一个预测，记作 。 假设 为独立同分布的数据点，该分布由参数 决定。则参数 的点估计为某个函数： 注意：点估计的定义并不要求 ...

作者简介 作者简介 Winston Chang winston@stdout.org Winston 是 RStudio 的软件工程师，他是软件包 Shiny 、ggplot2 和 devtools 的开发者。他获得西北大学的心理学专业博士学位，也是 O’Reilly Media 出版的《R Graphics Cookbook》的作者。

torch.optim 如何使用优化器 构建它 每个参数选项 采取优化步骤 optimizer.step() optimizer.step(closure) 算法 如何调整学习率 torch.optim 译者：ApacheCN 是一个实现各种优化算法的包。已经支持最常用的方法，并且界面足够通用，因此将来可以轻松集成更复杂...

介绍 谁会使用 Rust 开发者团队 学生 公司 开源开发者 重视速度和稳定性的开发者 本书是写给谁的 如何阅读本书 源代码 介绍 ch00-00-introduction.md commit 0aa307c7d79d2cbf83cdf5d47780b2904e9cb03f 注意：本书的版本与出版的 The Rust Pro...

使用神经网络识别手写数字 使用神经网络识别手写数字 人类的视觉系统是世上的一个奇迹。考虑以下这串手写的数字： 大部分人都能轻易地识别出图上的数字是504192。这个看似简单的过程的背后，实际上很复杂。在我们大脑的每个脑半球中，有一个叫做初级视皮层（primary visual cortex）的部分，也被称作V1。它拥有1亿4千万个神经元，包含了...