摘要：
总结RNN 两个变体 (针对梯度消失) LSTM 和 GRU 的特点和应用 阅读全文
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只调包, 不懂原理来看 ML , 会发现是多么无聊和无趣. 阅读全文
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在理解 RNN 基础上, 对梯度消失一种解决方方案 LSTM (保留早期状态信息) 阅读全文
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无序列表的实现, 也是主要理解指针移动过程即可, 这些线性结构都是相似的. 阅读全文
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梯度消失和爆炸, 是神经网络都会遇到问题, 最能理解, 反而从数学上, 梯度意义 和 梯度下降法(参数更新) 这块就能理解. 阅读全文
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RNN 的结构和训练方式, 了解其应用, 如时序预测, 生成文本, 机器翻译, 情感分析...突然有点挺感兴趣了. 阅读全文
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理解 RNN 的原理过程是怎样操作的, 着重是 W 复用 和损失函数 交叉熵的应用. 阅读全文
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RNN 的前提补充 - 介绍 n-gram 和 fixed 窗口这两种方式的, 词预测原理. 阅读全文
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Python 实现 队列 和双端队列的实现 阅读全文
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整理下我最近常用的 Tableau 函数, 在计算字段时会用到, 包括, 时间, 字符串, 聚合, LOD等. 阅读全文
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通过重构一个PyQt5 小栗子, 学习gui 的同时, 顺带 练一把 面向对象 (封装, 继承, 多态) 阅读全文
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结束多任务介绍, 进程, 线程, 微线程. 重点是区别概念含义 和各自的特点, 搭配使用. 阅读全文
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以flask 为后台, 将excel 转为 html 做网页展示. 阅读全文
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字符串的 "" 与 pandas 中的 NaN, 不一样, 解决方式是通过 pd.isnull( ) 进行空判断 阅读全文
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多线程的共享全局变量, 资源竞争, 互斥锁, 以及多线程与多进程的比较. 阅读全文