摘要：
1 信息记录 2 信息整理 3 信息收纳 阅读全文
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1 人脉搜索的前提 2 人脉搜索的渠道 3 人脉积累的技巧 关于技巧的总结： 阅读全文
摘要：
1 引入 之前我们求梯度与Hession阵来确定极值点，但是当维度非常大的时候，往往求解不出来。所以另辟蹊径，从一元开始： 2 二分法 3 等区间搜索 注：对于三点等分区间搜索来说，第一轮计算三个点的值，以后每轮只计算两个新点的值。 4 斐波那契搜索 4.1 引入 4.2 斐波那契数列 4.3 斐波 阅读全文
摘要：
1 资源搜索心法 遇到资源问题，先百度再淘宝，不行问知乎！ 2 资源搜索技巧 （1）site搜索：到专门的网站/网盘搜索资源。 用法：关键词+空格+site:指定网站/网盘。 举例：office2010 site:sopanpan.com （2）网盘搜索 推荐神器：猎手导航 （3）贴吧搜索：贴吧，论 阅读全文
摘要：
1 信息搜索心法 第一步：找什么（准确描述自己想要搜索的目标） 第二步：哪里找（准确找到垂直搜索渠道，发现更多同类型网站） 第三步：怎么找（掌握高级搜索指令） 2 信息搜索逻辑 遇到任何事情，第一件要做的事情就是搜索。 3 信息搜索技巧 （1）口语化转化为关键词搜索 （2）限定在特定的网站中（sit 阅读全文
摘要：
1 凸集 2 凸函数 2.1 定义 2.2 凸函数的判断 3 局部最小与全局最小 3.1 定义 3.2 极值（指：局部最小；全局最小）的必要条件 3.3 局部极小的充分条件 注：（1）奇异局部最小 （2）如果有多个局部最小，怎样找到全局最小 补充：单峰函数的定义： （3）凸函数全局最小的充要条件 4 阅读全文
摘要：
1 softmax 我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。这一篇主要介绍全连接层和损失层的内容，算是网络里面比较基础的一块内容。先理清下从全连接层到损失层之间的计算。来看下面这张图。 这张图的等号 阅读全文
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问题描述： 使用git commit -m "wrote a readme file"，就遇到了这个问题** Please tell me who you are. Run git config --global user.email "you@example.com" git config --g 阅读全文