11 2019 档案
摘要：循环神经网络 机器学习 深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲
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摘要：docker相当于一个容器，其可以根据你所需要的运行环境构建相应的运行环境，此时各个环境之间彼此隔离，就不会存在在需要跑一个新的代码的时候破坏原来跑的代码所需要的环境，各个环境之间彼此隔离开，好像一个个容器将其隔离开一样 由于docker只针对在CPU上面跑的情况，对于需要在GPU上面运行的服务器，
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摘要：CentOS集成GTX-1080Ti显卡搭建深度学习环境全过程 在一个由N多台普通的不能再普通的机器攒凑起来的机箱中，搭载了最强核心——NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti。我们的深度学习环境搭建之旅，将从如何攒凑这款独一无二的机箱开始，一点一点完成从简单电脑维修装配到逼格爆棚的De
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摘要：我的linux系统是阿里云服务器，是centos版本的。 前置条件 64-bit 系统 kernel 3.10+ 用uname -r命令检查内核版本，返回的值大于3.10即可。 用sudo wget -qO- https://get.docker.com | sh命令安装docker。 安装完成 用
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摘要：Linux下conda配置虚拟环境：python + pytorch 默认已经安装好conda 创建虚拟环境 conda创建并激活虚拟环境 命令： conda create -n your_env_name python=2.7/3.6 source activate your_env_name 其
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摘要：pip安装不了时想想这个指令
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摘要：什么是隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM） 是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别，特别是我们今天要讲的基因预测。是在被建模的系统被认为是一个马
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摘要：高冷贵族: 隐马尔可夫模型 https://www.cnblogs.com/vpegasus/p/hmm.html 引言 大家都用过Siri,Cortana之类的语音助手吧? 当你对着手机说出'我的女朋友温柔吗?',Siri 或Cortana就会根据你说的这句话翻译成一段文字,然后再作应答. 先不管
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摘要：'最喜欢通俗易懂地解释一个事情。', '<b>一、协方差：', '可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？', '你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。', '你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负
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摘要：问题描述 先来看看问题描述。 当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。 下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。 结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整
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摘要：CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集，都出自于规模更大的一个数据集，他有八千万张小图片。而本次实验采用CIFAR-10数据集，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张
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摘要：基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片，每个像素点包括RGB三个数值，数值范围 0 ~ 255。 所有照片分属10个不同的类别，分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'do
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摘要：最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。
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