日語補習

機器學習導圖系列(1):資料處理

機器學習導圖系列教程旨在幫助引導開發者對機器學習知識網路有一個系統的概念,其中具體釋義並未完善,需要開發者自己探索才能對具體知識有深入的掌握。本專案靈感來自Daniel Formoso的github開源專案。本

深度學習入門--引數更新的優化

神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題,解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中,引數的數量非常龐大,最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度

go資料型別識別

go語言資料型別主要分為以下的四個大類: 基礎型別(整數,浮點數,負數,布林值等) 聚合型別(陣列,結構體) 引用型別(slice,指標,map,函式,通道) 介面型別

Java 開發者應該改掉的 3 種不良習慣!

前言:想改掉一些壞習慣嗎?讓我們從 null、函數語言程式設計以及 getter 和 setter 著手,看看如何改善程式碼。 作為 Java 開發人員,我們會使用一些習慣用法,典型的例子

前端人眼中的大資料生態鏈

大資料,一場生活、工作與思維的大變革。那它到底是什麼呢?如何去分析大資料? 通俗的講: 收集足夠大的資料; 找出規律; 預測未來可能會發生的事 / 識別正在發生的事; 以上大部

1715639731.9092