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SpringExt 自定义Spring Schema的例子 基于Spring可扩展Schema提供自定义配置支持 使用SpringExt扩展Webx的示例 扩展点和捐献 一个namespace下可以声明多个element。 扩展点：将namespace和接口关联起来。捐献：将element和实现关联 阅读全文
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maven是什么 maven是 构建工具 依赖关系工具 项目信息管理工具 而JAVA世界的ant只是一个构建工具，不具备依赖管理的功能，需要配合使用ivy进行依赖管理。 maven的安装 下载maven，配置环境变量。升级的技巧：使用符号链接，环境变量指向符号链接，升级的时候修改符号链接即可。 ma 阅读全文
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语谱图 生成语谱图的前提： 在一段时间内（如10~30ms，即所谓一帧内）可以认为频谱是不变的。【blog链接】 如何理解在一段时间内频谱是不变的？ 先看图： 上图引自《傅里叶变换终极解释》 理解：对于频率方向上的若干个频率，当在时间方向上前进一段10-30ms的距离时，我们可以认为这些个频率对应的 阅读全文
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本文记录了在Ｕbuntu上安装TensorFlow的步骤。系统环境：Ｕbuntu14.10 64bitPython版本：Python 2.7.8TensorFlow版：TensorFlow 1.0.1 安装步骤 1. 检查Python和pip的版本 由于本系统之前已经安装了Python，这里只需要确 阅读全文
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本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的内容。 问题引入 随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。为什么？ 消失的梯度问题（The vanishing gradient problem） 先看一组试验数据，当神经网络在训练过程中, 随epoch增加 阅读全文
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本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第3章的内容。 目录 交叉熵代价函数（The cross-entropy cost function） 柔性最大值（softmax） 过度拟合（Overfitting） 正则化（regularization） 权重初始化 阅读全文
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本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第2章的部分内容。 Backpropagation算法 Backpropagation核心解决的问题: ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 的计算, 针对cost函数C。 1. BP算法四个关键公式 2. BP算法步骤 3. B 阅读全文
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本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。 使用梯度下降算法进行学习（Learning with gradient descent） 1. 目标 我们希望有一个算法，能让我们找到权重和偏置，以至于网络的输出y(x) 能够拟合所有的训练输入x。 阅读全文
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本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。 目录 感知器 S型神经元 神经网络的架构 用神经网络识别手写数字 迈向深度学习 感知器（Perceptrons） 1. 基本原理 感知器是一种人工神经元。 一个感知器接受几个二进制输入：x1，x2，. 阅读全文
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本文是在阅读官方文档后的一些个人理解。 官方文档地址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/get_started/basic_usage.html#basic-usage 关于tensor和op的理解 Nodes in the graph are ca 阅读全文