TensorFlow是google基于DistBelief举行研发的第二代家养智能学习体系，其命名来源于自身的运行原理。
Tensor（张量）象征着N维数组，Flow（流）象征着基于数据流图的盘算，TensorFlow为张量从流图的一端行为到另一端盘算进程。
TensorFlow是将繁杂的数据结构传输至家养智能神经网中举行阐发以及处置进程的体系。
此为深度学习框架tensorflowcpu版本

为便捷浏览，把blog上的libevent源码深度阐发系列文章整剖析一个pdf。

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。

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

许多面试题是我自己面试BAT亲自阅历碰着的。
收拾分享进去阻滞更多的前端er怪异普及吧，不光适用于求职者，对于牢靠温习前端底子更是大有裨益。
而更多的题目是我一起以来凑集的，也有本年的，谜底不确保未必准确，若有差迟或者有更好的解法，还请更正。
前面多少题是会很底子，越下越有深度。
1.JavaScript是一门甚么样的语言，它有哪些特色？不尺度谜底。
2.JavaScript的数据尺度都有甚么？底子数据尺度：String,boolean,Number,Undefined,Null援用数据尺度：Object(Array,Date,RegExp,Function)那末下场来了，若何分辨某变量能否为数组数据尺度

该文件用于制作MMS-GPU的镜像，患上到的镜像可用于种种基于mxnet+gpu框架的深度学习的推理。

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。

基于深度迁移学习的小样本图像分类matlab法度圭表标准，收集模子基于AlexNet，文件搜罗了图像数据集，输入下场牢靠。

传单挑战级别1：底子可视化您的首要责任是可视化地震数据集。
患上到数据集USGS提供了多种不合格式的地震数据，每一5分钟更新一次。
晤面USGSGeoJSONFeed页面并遴选一个数据集以举行可视化。
当您单击数据集时，譬如“已经往7天的齐全地震”，您将患上到该数据的JSON展现。
您将使用此JSON的URL提取数据以举行可视化。
导入以及可视化数据使用Leaflet建树舆图，该舆图依据数据的经度以及纬度绘制齐全地震数据。
您的数据标志应经由地震的大小以及色调来反映地震的幅度，并经由色调来反映地震的深度。
强度较大的地震应该看起来更大，深度较大的地震应该看起来色调更深。
揭示能够将地球的深度作为每一次地震的第三个坐标。
搜罗弹出窗口，这些弹出窗口在单击标志时提供无关地震的其余信息。
建树一个图例，该图例将为您的舆图数据提供上下文。
您的可视化下场应相似于上面的舆图。
级别2：更多

天生相持收集（GAN）实例代码+数据集很适用的代码，并且约莫易学，对于深度学习感兴趣的能够看看数据集有手写图片的识别，也能够交流资源人的数据集

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。