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搜索关键字:自我学习    ( 124个结果
CDbCriteria 详细便用说明
本人小菜鸟一只,为了自我学习和交流PHP(jquery,linux,lamp,shell,javascript,服务器)等一系列的知识,小菜鸟创建了一个群。希望光临本博客的人可以进来交流。寻求共同发展。搭建平台。 本人博客也有许多的技术文档,希望可以为你提供一些帮助。只为交流技术。 QQ群:   191848169               QQ:450225664 C...
分类:数据库   时间:2014-11-25 12:46:37    阅读次数:246
Yii和ThinkPHP对比杂谈
本人小菜鸟一只,为了自我学习和交流PHP(jquery,linux,lamp,shell,javascript,服务器)等一系列的知识,小菜鸟创建了一个群。希望光临本博客的人可以进来交流。寻求共同发展。搭建平台。 本人博客也有许多的技术文档,希望可以为你提供一些帮助。 QQ群:   191848169               QQ:450225664 这不是一篇评...
分类:Web程序   时间:2014-11-25 12:45:16    阅读次数:265
try redis (五) -- master -slave 主从复制
redis 自带的replication 的一个自我学习的笔记。...
分类:其他好文   时间:2014-11-15 12:52:43    阅读次数:265
AIX系统运维哪些事
AIX系统运维在企业里属于基础运维工作,日常工作比较枯燥。日常除了查看资料自我学习外,就是遇到问题解决问题,从实战中学习。但AIX基础知识覆盖方向太广,从硬件到软件,从开发到运维,从系统到应用等包括系统运维、Power虚拟化、Power服务器设备运维、PowerLinux运维、数据..
分类:其他好文   时间:2014-11-13 19:14:12    阅读次数:116
PHP发展的现状和前景
本人小菜鸟一只,为了自我学习和交流PHP(jquery,linux,lamp,shell,javascript,服务器)等一系列的知识,小菜鸟创建了一个群。希望光临本博客的人可以进来交流。寻求共同发展。搭建平台。 本人博客也有许多的技术文档,希望可以为你提供一些帮助。 QQ群: 191848169 QQ:450225664...
分类:Web程序   时间:2014-11-07 19:05:39    阅读次数:217
UFLDL实验报告3:Self-taught
Self-taught 自我学习器实验报告1.Self-taught 自我学习实验描述 自我学习是无监督特征学习算法,自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习,从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据,因而更有可能取得更好的性能。在本实验中,我们将按照自我学习的步骤,使用稀疏自编码器和softmax...
分类:其他好文   时间:2014-10-17 00:23:43    阅读次数:371
Node.js学习笔记(3)——关于回调函数和函数的回调
说明:本人是node.js的初学者,尝试向别人解释这是怎么回事是自我学习的一个好方法。如果你发现有些地方并不是那么正确,欢迎提出来让我知道以便修正,共同进步,谢过^_^。 欢迎交流,本人微博:http://weibo.com/bitsea很多地方都涉及到函数的回调,在这里简单说一下什么是函数的...
分类:Web程序   时间:2014-09-04 20:49:30    阅读次数:261
人有疑问可以google、百度,那机器人有问题是否也可以呢?—云机器人是一堆机器人嘛?
云机器人并不是指某一个或者某一类机器人,指代的是机器人存储和获取信息的一种方式,借助于网络和云计算,帮助机器 人相互学习、共享知识,解决单个机器自我学习的局限性,当然还会减少开发人员的开发投入。...
分类:其他好文   时间:2014-09-03 18:15:27    阅读次数:172
从自我学习到深层网络——建立你的第1个深度网络分类器
自我学习就是稀疏编码器串联一个Softmax分类器,上一节看到,训练400次,准确率为98.2% 在此基础上,我们可以搭建我们的第一个深度网络:栈式自编码(2层)+Softmax分类器   简单地说,我们把稀疏自编码器的输出作为更高一层稀疏自编码器的输入。 和自我学习很像,似乎就是新加了一层,但是其实不然: 新技巧在于,我们这里有个微调的过程,让残差从最高层向输入层传递,微调整个网络权重...
分类:其他好文   时间:2014-08-16 12:37:40    阅读次数:220
自我学习(Self-Taught Learning)
自我学习就是把稀疏自编码器与Softmax回归分类器串联起来。 稀疏编码器是用来无监督学习的,使用无标签数据。 Softmax回归分类器是有监督学习,使用标签数据。   实际生活中,我们能轻松获得大量无标签数据(如从网上随机下载海量图片) 难以获得大量有标签数据(有标签的数据库通常不会太大,而且很贵)   如果我们手头上只有少量标签数据,但是有大量的无标签数据,这是就可以采用自我...
分类:其他好文   时间:2014-08-13 13:03:36    阅读次数:493
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