深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
深度学习经由组合低层特色组成愈加笼统的高层展现属性种别或者特色，以发现数据的漫衍式特色展现。
深度学习的不雅点由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非把守贪心逐层熬炼算法，为处置深层结构相关的优化难题带来阻滞，随后提出多层自动编码器深层结构。
另外Lecun等人提出的卷积神经收集是第一个真正多层结构学习算法，它行使空间相对于关连削减参数数目以普及熬炼成果。
深度学习是机械学习钻研中的一个新的规模，其成果在于建树、模拟人脑举行阐发学习的神经收集，它模拟人脑的机制来评释数据，譬如图像，声音以及文本。
同机械学习方式同样，深度机械学习方式也有把守学习与无把守学习之分.不合的学习框架下建树的学习模子颇为不合.譬如，卷积神经收集(Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs)便是一种深度的把守学习下的机械学习模子，而深度信托网(DeepBeliefNets，简称DBNs)便是一种无把守学习下的机械学习模子。

TCP_IP指南卷1：底层中间协议收集上找了良久未找到资源，有需要的自行下载

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

8层卷积层、4层池化层

视频

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国内尺度超大字符集字体反对于包Unifonts6.0(2010-11-24)　※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※　※　中日韩汉字超大字符集（SuperCJK）通用字体反对于包6.0　※　※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※☆　通用于WinNT/2000/XP/2003/Vista/x64体系下的Unicode全汉字库。
☆　残缺反对于国内尺度超大字符集部份七万多中日韩越汉字的同台处置。
☆　字形版权：中易＆华康　　配套制作：海峰五笔http://okuc.net★　民间永世下载地址：http://okuc.net/SoftWare/UniFonts6.0.exehttp://okuc.net/SoftWare/UniFonts.exe★　本字库搜罗近十万尺度字符，其中中日韩越通用汉字有七万五千多：　　CJK底子　　　[4E00-9FFF]20992码位　实际20940字　　CJK扩展A　　[3400-4DBF]6592码位　实际6582字　　CJK扩展B　　[20000-2A6DF]42720码位　实际42711字　　CJK扩展C　　[2A700-2B73F]4159码位　实际4149字　　CJK扩展D　　[2B740-2B81F]224码位　　实际222字　　CJK兼容扩展[2F800-2FA1F]544码位　　实际542字　　CJK部首扩展[2E80-2EFF]128码位　　实际115字　　CJK康熙部首[2F00-2FDF]224码位　　实际214字　　CJK笔画　　[31C0-31EF]48码位　　实际36字　　CJK兼容[F900-FAFF]512个码位实际470字(477)　　PUA（GBK）[E815-E86F]90个码位实际80字　　PUA部件扩展[E400-E5FF]511个码位实际452字　　PUA缺字增补[E600-E6CF]208个码位实际207字★　版本更新记实：☆　V6.0☆　与Unicode6.0同步，削减CJK扩展D集222字。
☆　依据Unicode增补了16个新定义的CJK底子字以及3个兼容字。
更正个人字型差迟。
☆　北大中文论坛的谢振斌（Freeman）兄增补了Unicode尚未收录的一些民间适用汉字或者部件。
☆　处置了64位体系下某些CJK扩展集字符展现为方框的下场。
☆　针对于FireFox等非IE内审浏览器优化了扩展字符集展现。
☆V5.4☆　依据IRG团聚会议正式稿修订了CJK扩展集的4149字。
☆　处置了卸载后的注册表项残留下场。
☆V5.3☆　削减自定义字体组合以及注册表链接的装置选项，以顺应简体中文、繁体中文以及外文操作体系的不合需要。
☆V5.2☆　美满了卸载法度圭表标准，再也不在体系字体目录中留下遗迹。
☆V5.1☆删除了人民造字区的非尺度码位，处置了因个人网页因滥用这些码位冒充空格而展现怪字符的下场。
☆V5.0☆依据UNICODE5.0补凑数十个笔画、音标以及润色符。
☆依据IRG民间宣告的的图样，新增CJK扩展C集的四千多字。
☆为便捷新旧字形比力，重新挂接了台湾细明体字库MingLiU-ExtB。
☆本字体包中的部份汉字均可用《海峰五笔9.x版》、《顶点五笔Unicode版》或者《小鸭五笔》直接输入。
☆更多使用本领，拜望横蛮中国论坛（http://culchina.net）或者五笔喜爱者论坛（http://www.wbfans.com/bbs）☆　V4.0　　补全齐全的CJK兼容、扩展汉字以及部份康熙部首，并削减64个易经卦爻标志、81个太玄经标志，及数百个标点、制表以及印刷标志。
这残缺归功于采采卷耳（王奕桦）的天才责任。
　　由海峰重写了字体装置法度圭表标准，正式到场对于64位操作体系的反对于，尔后能够通用于32位/64位Windows下。
怪异32/64位通用输入法——海峰五笔9.0版，便能直接输入部份UNICODE汉字。
☆　V3.0　　部份汉字都付与了尺度宋体字形，防止了大陆与台湾两类字形的不调以及，尔后享受无缝挂接、百孔千疮的滑腻感。
　　CJK(GBK)：宋体，使用Windows自身内置的SimSun或者MingLiU。
　　CJK扩展A：Sun-ExtA，来自WinXP的SimSun18030。
　　CJK扩展B：Sun-ExtB，来自Vista的SimSun-ExtB。

libvips,一种低内存需要的快捷图像处置libvips:图像处置库libvips是一个2D图像处置库。
相似的库相比，libvips运行快捷，并且占用了很少的内存。
libvips应承于LGPL2.1+。
它有300个操作拆穿包围算术，直方图，卷积，形

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。