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

1、Labview实现的模板匹配，首先需要添加一个摄像头，选择com口2、玩家可以制作模板，然后保存模板，就可以得出图像中的模板并得到其中心坐标

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bitcoinj项目富含完整demo此项目使用maven构建,不会使用maven的同学,查看项目pom.xml文件,并在http://mvnrepository.com/下载相应的依赖jar包.demo:bitcoinj签名交易/***@paramunSpentBTCList未花费utxo集合*@paramfrom发送者地址*@paramto接收者地址*@paramprivateKey私钥*@paramvalue发送金额.单位:聪*@paramfee旷工费.单位:聪*@return签名之后未广播的原生交易字符串*@throwsException*/publicstaticStringsignBTCTransactionData(ListunSpentBTCList,Stringfrom,Stringto,StringprivateKey,longvalue,longfee)throwsException{NetworkParametersnetworkParameters=null;//networkParameters=MainNetParams.get();//测试网络networkParameters=TestNet3Params.get();Transactiontransaction=newTransaction(networkParameters);DumpedPrivateKeydumpedPrivateKey=DumpedPrivateKey.fromBase58(networkParameters,privateKey);ECKeyecKey=dumpedPrivateKey.getKey();longtotalMoney=0;Listutxos=newArrayList();//遍历未花费列表，组装合适的itemfor(UnSpentBTCus:unSpentBTCList){if(totalMoney＞=(value+fee))break;UTXOutxo=newUTXO(Sha256Hash.wrap(us.getTxid()),us.getVout(),Coin.valueOf(us.getSatoshis()),us.getHeight(),false,newScript(Hex.decode(us.getScriptPubKey())));utxos.add(utxo);totalMoney+=us.getSatoshis();}transaction.addOutput(Coin.valueOf(value),Address.fromBase58(networkParameters,to));//transaction.//消费列表总金额-已经转账的金额-手续费就等于需要返回给自己的金额了longbalance=totalMoney-value-fee;//输出-转给自己if(balance＞0){transaction.addOutput(Coin.valueOf(balance),Address.fromBase58(networkParameters,from));}//输入未消费列表项for(UTXOutxo:utxos){TransactionOutPointoutPoint=newTransactionOutPoint(networkParameters,utxo.getIndex(),utxo.getHash());

pos机字体，属于模板，专门用于pos机字体

清单：1.KeilIDE下STM32I2CDMA状态机读取并处理MPU9150DMP得到的四元数完整工程2.LabVIEW上位机测试代码（串口通讯，USB被我注掉了，还有些问题）*抱歉原理图没有，我是随便拿的另外一个工程的板子玩的，MCU片子是STM32F103C8，用的I2C1，MPU9150是淘宝上随便买的*抱歉注释太少，标准的状态机，任务分配和STM32标准库*MPU9150初始化未使用DMA和状态机，会把InvenSense的库改动太大，难得弄了，routine每隔5ms的query用的DMA和状态机，便于其他实时任务的处理有问题发我邮箱dodoleon@sina.com，一般每天都会查看

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译者：UCD翻译小组，Sophie；
 校审：Angela原文链接：http://www.symplicit.com.au/personas_designing_for_real_people.php原文下载：Personas:DesigningforRealPeople(pdf,316KB)人物角色是虚拟的，也是典型和形象的，它是你的目标用户的一种代表。
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输入的明文密文和密钥都采用string格式字符串，加密结果使用base64编码，解密时候也从base64码解密，参考资料：http://blog.sina.com.cn/s/blog_68b606350100yzud.html

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。