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吴恩达深度学习Python完整代码，包含无正则化、L2正则化及Dropout三种情况并包含绘制边缘曲线，跑通视频已在压缩包，更加直观的证明本程序跑通并实现哪些功能

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

里面富含了各种可能用到的思科模拟器的镜像（ASA、L2、L3、c2900、c3660、c3725、c7200）需要的话自行下载。
至于如何导入到模拟器，就自行百度吧~

GNS3模拟器IOU类型设备文件，L2，L3各1个。
测试这个版本在较多路由时暂没发现CPU占用过大等bug。

66xCorePac的组成：�C66xDSP和相关C66xCorePac核；
�一级和二级存储器（L1P，L1D，L2）�数据跟踪格式程序（datatraceformatter,DTF）�内嵌跟踪缓冲器（embeddedtracebuffer）�中断控制�Powerdowncontroller�外部存储器控制�扩展存储器控制�专用上电/休眠控

华为IT存储售前L2题库

基于C语言开发的控制台应用程序voidmain(void){intk;printf("请选择大地主题算法，若执行正算，请输入1；
若执行反算，请输入2。
\n");scanf("%d",&k);/*大地主题正算*/if(k==1){doubleax,ay,az,bx,by,bz,cx,cy,cz,S,dz,ez,fz,B1,B2,L1,L2,A1,A2;intdx,dy,ex,ey,fx,fy;doublee2,W1,sinu1,cosu1,sinA0,coto1,sin2o1,cos2o1,sin2o,cos2o,A,B,C,r,t,o0,o,g,sinu2,q;/*输入度分秒数据*/printf("请输入大地线起点纬度度分秒\n");scanf("%lf%lf%lf",&ax;,&ay;,&az;);

先修课程是数学分析或物理类的高等数学。
全书共分6章，内容包括：集合，欧氏空间，Lebesgtle测度，Lebesgue可测函数，Lebesgue积分，测度空间，测度空间上的可测函数和积分，Lp空间，L2空间，卷积与Fourier变换，Hilbert空间理论，Hilbert空间上的有界线性算子，Banach空间，Banach空间上的有界线算子，Banach空间上的连续线性泛函、共轭空间与共轭算子，Banach空间的收敛性与紧致性。
实变函数与泛函分析郭懋正最完整最清晰

非齐次非线性Schrodinger方程爆破解的L2-集中率，张健，朱世辉，本文研究临界幂非线性项的非齐次Schrodinger方程的爆破解.利用对应基态变分特征,我们得到爆破解的爆破速率以及爆破解的L2-集中率。

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。