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我的最新博客已经搬到时简书，因为在那边markdown写作感觉太爽了，唯一的缺点就是没有目录，写公式不方便且文章无法置顶，我的最新主页地址为：

夜空中最帅的星20171111

 

python笔记

python 2: 解决python中的plot函数的图例legend不能显示中文问题

python 1: 解决linux系统下python中的matplotlib模块内的pyplot输出图片不能显示中文的问题

 

Latex笔记:

Latex 5: LaTeX资料下载

Latex 4: WinEdt 10试用时间限制的破解

Latex 3: 解决LaTeX编译卡顿问题 

Latex 2: 解决WinEdt和TexWorks用久之后忽然不能正反向搜索

Latex 1: 解决latex中遇到一个常见错误:"Improper alphabetic constant."

 

Deep Learning学习笔记:

Deep Learning 36：python中的一些函数

Deep Learning 35：信号分类实验20170103_densenet 

Deep Learning 34：信号分类实验20161218_nin_bn

Deep Learning 33：读论文“Densely Connected Convolutional Networks”-------DenseNet 简单理解

Deep Learning 32: 自己写的keras的一个callbacks函数,解决keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate的问题

Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结

Deep Learning 30: 卷积理解

Deep Learning 29: caffe入门学习

Deep Learning 28：读论文“Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”-------MCDNN 简单理解

Deep Learning 27：Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015

Deep Learning 26：读论文“Maxout Networks”——ICML 2013

Deep Learning 25：读论文“Network in Network”——ICLR 2014

Deep Learning 24：读论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”——mnist错误率为0.24%

Deep Learning 23：dropout理解_之读论文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”

Deep Learning 22：总结一些deep learning的基本知识

Deep Learning 21：针对调制信号分类的深度学习尝试3

Deep Learning 20：针对调制信号分类的深度学习尝试2_CNN

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 18：DBM的学习及练习_读论文“Deep Boltzmann Machines”的笔记

Deep Learning 17：DBN的学习_读论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的总结

Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记

Deep Learning 15：RBM的学习

Deep Learning 14：针对调制信号分类的深度学习尝试1

Deep Learning 13_深度学习UFLDL教程：Independent Component Analysis_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 12_深度学习UFLDL教程：Sparse Coding_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 11_深度学习UFLDL教程：数据预处理（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 10_深度学习UFLDL教程：Convolution and Pooling_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 9_深度学习UFLDL教程：linear decoder_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 7_深度学习UFLDL教程：Self-Taught Learning_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 6_深度学习UFLDL教程：Softmax Regression_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 5_深度学习UFLDL教程：PCA and Whitening_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 4_深度学习UFLDL教程：PCA in 2D_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 3_深度学习UFLDL教程：预处理之主成分分析与白化_总结（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 2_深度学习UFLDL教程：矢量化编程（斯坦福大学深度学习教程）

Deep Learning 1_深度学习UFLDL教程：Sparse Autoencoder练习（斯坦福大学深度学习教程）