01 2020 档案
摘要:多继承MRO顺序 和 super 用法
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摘要:property 装饰器的应用, 一般用在 绑定属性的参数校验上.
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摘要:总结变量的命名空间及搜索规则 Local -> Enclosed -> Global -> Built-in
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摘要:尽可多代码, 多维度来阐述 装饰器 的写法和应用场景.
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摘要:BP 4 大核心公式推导, 即损失函数对 输出层, 中间层, 偏置, 权值 的梯度(误差)
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摘要:BP再次推导, 重点理解BP过程及变量定义, 尤其是将误差, 定义为 梯度, 这脑洞太大了.
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摘要:以案例 + 公式推导 + 代码编写, 来走一遍神经网络的 FG, BP算法.
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摘要:巩固神经网络的入门知识, 从代码上来认识这些概念会轻松很多.
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摘要:归纳法, 穆勒五法, 概率统计法, 类比法等的方法介绍
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摘要:BP算法工作流程及数学推导, 核心: 多元函数求偏导, 熟练应用链式法则就搞定了.
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摘要:逻辑思维, 逻辑推理所 必须遵守的几大规律: 同一律, 矛盾律, 排中律等认识
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摘要:负命题介绍, 否定命题的命题等, 还有, 二难问题的介绍
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摘要:复合命题, 最常见和应用较广的基础推理.
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摘要:测试一下 iframe 是不是可以嵌入. 也是分享 观点: 自律即自由
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摘要:通俗理解-人工神经网络-前向算法, 即网络如何工作的详细过程.
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摘要:介绍命题与推理: 人类思维通过由命题组合形成的推理揭示事物的本质和规律,从而获得新知识。
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摘要:简单回顾神经网络的历史和直观认识, 还不推导公式哦, 放心老铁, 循序渐进我懂
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摘要:概念学习.包括概念的内涵,外延, 种类, 关系, 定义, 分类等.
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摘要:比较深层模型和判别模型, 并回顾图, 想从HMM->CRF, 发现搞不定...
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摘要:求解A, 也是条件概率展开, 再D-separation, 化简成与 F/B, A, X相关 的表示
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摘要:为了更好理解HMM中用的DP 举一波简单的入门案例及Python代码实现
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摘要:2020-新征程-在路上
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