折騰了幾天博客的框架終于搭建起來了扇雕。研究了一番之后仲吏，最終還是選擇使用Hugo和GitHub來搭建博客。本文介紹了如何使用Hugo來搭建靜態(tài)博客網(wǎng)站秽之，并將其部署在GitHub上...
IP屬地：陜西
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使用Hugo和GitHub搭建博客 -
一文讓你理解什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一文讓你理解什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 我們知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是這樣的： 那卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟它是什么關(guān)系呢？其實卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依舊是層級網(wǎng)絡(luò)蠢琳，只是層的...
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TensorFlow入門極簡教程（一）關(guān)于 TensorFlow TensorFlow? 是一個采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs）赌莺，用于數(shù)值計算的開源軟件庫冰抢。節(jié)點（Nodes）在圖中表示數(shù)學操作，圖...
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如何理解和區(qū)分似然度(likelihood)與概率(probability)艘狭？
我在學習樸素貝葉斯算法時晒屎，發(fā)現(xiàn)所選教材中對于似然度與概率之間的概念區(qū)分解釋的并不詳細 （可能作者認為這是基礎(chǔ)知識，所以沒有詳細闡述吧hh） 碰巧缓升，我自己對于概率論的知識忘得差...
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以幾何思維理解L1&L2正則化假設(shè)當前預測模型的回歸系數(shù)只有w1,w2鼓鲁， 繪制出的目標函數(shù)（即 OLS損失函數(shù)+懲罰項）的等高線。 我們以Ridge回歸為例港谊，講解L2正則化的原理骇吭。理解之后，L1正則化自然...
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我的本科回憶錄：從迷茫自卑到保送華科今天看新聞歧寺，多地高三終于開學了燥狰，看著他們風華正茂的樣子棘脐，想著他們幾個月后就要成為大學校園的一份子，我自己不禁也感慨萬千龙致。 說長不長蛀缝，說短不短，距離我踏入大學本科校園的日子也已...
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完整代碼那部分有點問題，check()函數(shù)部分沒有把斜向的位置檢測完全
關(guān)于八皇后問題以及回溯遞歸思想
大家好战坤，我是“Stephen·謝”曙强，本文以古老的八皇后問題的文字解釋和代碼實現(xiàn)，將遞歸回溯的思想概念介紹給大家途茫。 國際象棋中的皇后比中國象棋里的大車還厲害旗扑，皇后能橫向，縱向和...
