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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

最近搜索了些在内存中转换图片格式的东西，比如截屏后的bmp图片在内存中转为jpg数据流，你可以通过socket发送这段jpg内存数据流，同时，你也可以通过内存数据流逆转换。
通过DibFile.h里面的两个函数完成（用的是Gdi+库）：Bitmap*CreateBitmapFromMemory(constvoid*buf,size_tsize);void*SaveBitmapToMemory(Bitmap*image,void**outbuf,size_t*size,size_tCodecIndex=0,ULONGquality=50);说明：CodecIndex取值0-4，分别对应转换为jpg、bmp、gif、png、tiff格式，当为0时，参数quality有用，表示转换jpg的质量，取值0-100，数值越小，压缩比越大。
注意：outbuf为指针的指针，会在内部malloc内存，以保存转换后的图片数据流。
虽然此软件中没用到这两个函数，但是测试通过。
你可以进行如下测试：把jpg图片以二进制数据读到内存中，然后通过CreateBitmapFromMemory函数构建Bitmap，然后再SaveBitmapToMemory转换为另一段内存中，把这段内存以二进制数据存入文件，并用其他看图软件打开保存后的图片。
其他说明：此软件在先前版本的基础上修正两处Bug：1.保存图片时，若文件名含有点，会保存失败；
2.若在浏览图片时，另存图片后，滚动滚轮显示未知格式图片。
加入一个功能：保存为jpg图片时，可以选择图片质量。
有问题联系：hastings1986@163.com

OPPOA9A9X-mtk系列强解锁bl工具+root详细图文教程1---资源内带详细的图文教程步骤2---资源内带相关解锁bl驱动与解锁工具3---按步骤操作即可解锁bl然后按步骤获取面具root权限4---从此走向自己机型玩机搞机之路。
安装框架模块等等5----需要的友友建议看图文教程3遍后在操作6----建议备份重要资料后在操作。
7----任何的刷写操作都有风险。
友友们请谨慎操作

整理出来的OD修改教程和SQL。
具体到http://blog.csdn.net/xxuanwan/archive/2008/07/16/2663007.aspx看图。

SourceInsight居然在我有生之年更新了，然鹅宝宝没找到怎么将3.5版本的配色方案导入到4.0版本上，于是自己模仿sublimetext做了一个配色方案。
注意不同的显示器之间会有色差。
戳这个链接看图：https://blog.csdn.net/kl123sddm/article/details/78965711导入步骤：1、在sourceinsight4.0的菜单栏选择“Options”；
2、选择“LoadConfiguration”；
3、浏览选择到下载好的配色方案文件，后缀名为“.xml”；
4、点击“Continue”即可完成导入。
如果实在没有积分可以私信我你的邮件地址，我看到就会发给你哒~

华硕主板编程器固件刷过后，mac地址恢复默认，通过本工具可以修改mac地址，注意看图，部分主板显示不太一样。
p8h61主板测试通过。
理论上其他的都可以修改。

看图查看图像是Chrome/Firefox的扩展程序，它实现了“查看图像”和“按图像搜索”按钮，并返回到GoogleImageSearch。
安装您可以通过Firefox或Chrome或以用户脚本的形式获取此扩展程序：学分通过/URL收集更加准确图标作者：（

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。