摘要：
1 等式约束的优化 1.1 等式约束的引入 1.2 等式约束的例题 该例题说明：一阶必要条件不能区分极大点与极小点，只能说明该点可能是极值点。 1.3 等式约束的注意事项 1.4 λ的存在性 使用拉格朗日乘子的问题：原约束问题存在最优，但使用朗格朗日乘子之后改成无约束的问题时，该无约束问题可能不存在 阅读全文
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有人的地方就有江湖，江湖就是关系，所以有人的地方就有关系，没有人可以脱离关系而独立存在。 但，很多人年纪一把了，还是不会处理关系。 01 认清人的本性 理解角色化生存 但放弃100%角色化要求 什么是角色化生存？ 去年听梁宁的产品课，给我很大的启发—— 我们从小到达的教育就是角色化教育： 你要成为好 阅读全文
摘要：
1 桌面整理助手 1.1 腾讯电脑桌面管家 1.2 everything 1.3 360桌面助手 1.4 桌面整理补充 2 文件夹管理神器 2.1 文件夹管理的烦恼 2.2 烦恼的解决 3 急速启动神器 3.1 Rolan（付费） 3.2 音速启动（免费） 4 异地同步办公 4.1 案例 4.2 解 阅读全文
摘要：
1预备知识 1.1 什么叫二次函数 1.2 什么叫二阶收敛 如果在有限步内找到二次函数的最优解，则该算法就称为二阶收敛。 1.3 什么叫共轭方向 2 共轭梯度法 2.1 引入 2.2 特点 举个例子体会： 2.3 Fletcher Reeves 算法 举个例子体会： 这个例子是想说明：按照前边的理论 阅读全文
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1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型，预测的准确率在91%左右，而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%。 2 卷积网络的流程 3 代码展示 coding: utf 8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples 阅读全文
摘要：
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d()，tf.nn.max_pool()，tf.nn.avg_pool()等，用法如下： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padd 阅读全文
摘要：
1 MNIST数据集 MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成，图片一共有10类，分别对应从0 9，共10个阿拉伯数字。原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件，见下表。 训练图像一共有60000张，供研究人员训练出合适的模型。测试图像一共有10000张，供研究人员测试训练的模型的 阅读全文
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01 前言 02 如何科学地记笔记 03 知识如何吸收 04 知识应用 阅读全文
摘要：
1. 登录 2. 如下图所示，更改默认编辑器后保存。 3. 如果想改变图片大小，把粘贴生成后的图片源地址粘到以下代码对应处（可以不指定高度） 注：最近发现使用align=center / 不能够使图片居中了！！！解决办法如下： 4. 完成！ 阅读全文
摘要：
梯度方向 梯度方向的定义 为什么选梯度方向 沿梯度方向存在的问题 注：其实就是“沿梯度方向，函数不能再有限步达到最优！” 梯度算法 梯度算法的定义 梯度算法例题 最优梯度 最优梯度的定义 最优梯度的例题 最优梯度的收敛特性 阅读全文