week2专题
吴恩达机器学习 第三课 week2 推荐算法（上）
目录 01 学习目标 02 推荐算法 2.1 定义 2.2 应用 2.3 算法 03 协同过滤推荐算法 04 电影推荐系统 4.1 问题描述 4.2 算法实现 05 总结 01 学习目标 （1）了解推荐算法 （2）掌握协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommender Algorithm）原理
week2腾讯2019 暑期实习提前批笔试——acwing568. 奇妙的数列
568. 奇妙的数列 判断区间起始位置l的奇偶性，若为偶数，则偶奇交替，一对和为1，反之为-1 然后计算区间内元素对数(r - l + 1) / 2，区间元素个数为r - l +1,如果区间内总数为偶数，必然是一正一负刚好成对。如果为奇数，需要判断区间右端点r位置数字奇偶性，并加到sum上。 import java.io.*;class Main{public static void
【吴恩达机器学习-week2】多个变量的线性回归问题
文章目录 1.1 目标2 问题陈述2.1 包含我们示例的矩阵 X2.2 参数向量 w \mathbf{w} w 和 b b b 3 使用多个变量进行模型预测3.1 逐元素单独预测3.2 单一预测，向量 4 使用多个变量计算成本5 使用多个变量的梯度下降5.1 使用多个变量计算梯度 多个变量的梯度下降小结 在这个实验中，你将扩展数据结构和之前开发的程序，以 支持多个特征。一些程序
deep_learning_month2_week2_Optimization_methods
deep_learning_month2_week2_Optimization_methods 标签： 机器学习深度学习 代码已上传github: https://github.com/PerfectDemoT/my_deeplearning_homework deep_learning_month2_week2_Optimization_methods 这次的题目是优化算法，
deep_learning_week2_logistic回归
deep_learning_week2_logistic回归 标签： 机器学习深度学习 代码已上传github: https://github.com/PerfectDemoT/my_deeplearning_homework 这是吴恩达深度学习里的第一次作业 deep_learning_week2_logistic回归 这是吴恩达深度学习里的第一次作业 先导入包导入数据再显
【WEEK2】学习目标及总结【SpringMVC】【中文版】
学习目标： 三周完成SpringMVC入门——第二周 学习内容： 参考视频教程【狂神说Java】SpringMVC最新教程IDEA版通俗易懂使用注释完成MVC程序Controller控制器RestFul风格结果跳转方式数据处理 学习时间及产出： 第二周 MON~FRI 2024.3.4 【WEEK2】 【DAY1】第一个MVC程序之使用注解【中文版】 【WEEK2】 【
【WEEK2】Learning Objectives and Summaries【SpringMVC】【English Version】
Learning Objectives: Getting Started with SpringMVC in Three Weeks - Week 2 Learning Content: Reference video tutorials【狂神说Java】SpringMVC最新教程IDEA版通俗易懂Using annotations to complete the MVC program
【中国大学MOOC】java程序设计-week2-编写一个应用程序，验证以下等式是成立的
1.题目 编写一个应用程序，验证以下等式是成立的： 提示：if分支语句、for循环语句与C、C++是一样的。 如果能完成上面的验证，则达到基本要求（可得到基本分数8分）。 较高要求，可根据实际情况选做(可得到附加的2分）：找到更多的这样的整数：一些相续正整数的立方和正好等于另一个整数的立方。 2.题解 验证不等式是否成立，直接按照题目要求编写即可； 扩展要求：设定最大值数量为30
HGAME2024 WEEK2 wp webmisc
web What the cow say? 进入容器有个输入框，尝试ssti、命令执行、代码执行等，最后发现可使用反引号执行命令； 输入 `nl app.py` 可查看源代码，有功能具体实现、过滤之类的； flag在 /flag_is_here home/flag_c0w54y 中，执行命令获取flag； myflask 访问题目地址获得app.py源代码； # app.py
nova-week2
基础知识 文件 概念 1.读写模式 r 只读模式,只能读取和输出w只写模式(删除原文件,从头开始写)a只写模式(不影响原内容,在内容的结尾开始追加内容)wb只写模式+二进制数据操作w+可读可写模式 文件I/O基础函数及模式很详细 2.不同类型文件写入 图片(png或jpg)以’rb’模式写入 python读取图片的方法 读取及显示图片的详细方法文字(txt或log)以w+'模式写入视
HGAME 2024 WEEK2 Web方向题解 全
---------【WEEK-2】--------- What the cow say? 题目描述：the cow want to tell you something 注意title，Python的flask漏洞可多呢 版本310 先测一下SSTI 正常情况下 SSTI测试 变量渲染测试，被waf了，说明方向对了 单单过滤flag fuzz了一下，也不
Coursera Algorithms week2 基础排序 练习测验: Dutch national flag 荷兰国旗问题算法
第二周课程的Elementray Sorts部分练习测验Interview Questions的第3题荷兰国旗问题很有意思。题目的原文描述如下： Dutch national flag. Given an array of n buckets, each containing a red, white, or blue pebble, sort them by color. The allowe
吴恩达deeplearning Lesson4 Week2 keras入门 2个案例：happyhouse+resnet
吴恩达deeplearning Lesson4 Week2 Keras+-+Tutorial+-+Happy+House+v2input正确率50%compile中 loss 选择问题代码 Residual+Networks+-+v2找不到resnets_utils思路keras 细节 Keras±+Tutorial±+Happy+House+v2 遇到两个问题。 model函
Course3-Week2-推荐系统
Course3-Week2-推荐系统 文章目录 Course3-Week2-推荐系统1. 推荐机制的问题引入1.1 预测电影评分1.2 数学符号 2. 协同过滤算法2.1 协同过滤算法-线性回归2.2 协同过滤算法-逻辑回归2.3 均值归一化2.4 协同过滤算法的TensorFlow实现2.5 寻找相似的电影、协同过滤算法的缺点2.6 代码示例-预测电影分数 3. 基于内容过滤3.1 基于
week2 B - Pour Water
问题描述: 倒水问题 “fill A” 表示倒满A杯，"empty A"表示倒空A杯，“pour A B” 表示把A的水倒到B杯并且把B杯倒满或A倒空，同理，“fill B” 表示倒满B杯，"empty B"表示倒空B杯，“pour B A” 表示把B的水倒到A杯并且把A杯倒满或B倒空。现有两个容量为A,B的杯子，无限水，如果要得到C容积的水，应该怎样操作？ Input： 输入包含多组数据。
week2 A - Maze
问题描述： 东东有一张地图，想通过地图找到妹纸。地图显示，0表示可以走，1表示不可以走，左上角是入口，右下角是妹纸，这两个位置保证为0。既然已经知道了地图，那么东东找到妹纸就不难了，请你编一个程序，写出东东找到妹纸的最短路线。 Input: 输入是一个5 × 5的二维数组，仅由0、1两数字组成，表示法阵地图。 Output: 输出若干行，表示从左上角到右下角的最短路径依次经过的坐标，格式如
实验week2 C-瑞神打牌
问题描述： 瑞神HRZ因为疫情在家闲得无聊，同时他又非常厉害，所有的课对他来说都是水一水就能拿A+，所以他无聊，找来了另外三个人：咕咕东，腾神以及zjm来打牌（天下苦瑞神久矣）。 牌局由四个人构成，围成一圈。我们称四个方向为北 东 南 西。对应的英文是North，East，South，West。游戏一共由一副扑克，也就是52张构成。开始，我们指定一位发牌员（东南西北中的一个，用英文首字母标识）
实验week2 B - 爆零(×)大力出奇迹(√)
问题描述： 程序设计思维作业和实验使用的实时评测系统，具有及时获得成绩排名的特点，在岁月的长河中，你通过的题数虽然越来越多，但通过每题时你所共花去的时间（从最开始算起，直至通过题目时的这段时间）都会被记录下来，作为你曾经奋斗的痕迹。特别的，对于你通过的题目，你曾经的关于这题的每次错误提交都会被算上一定的单位时间罚时，这样一来，你在做出的题数上，可能领先别人很多，但是在做出同样题数的人中，你可能会因
多示例VS多标签VS多示例多标签-week2
一、多示例 多示例学习属于弱监督学习中的一种，在对模型进行训练时，我们需要把训练数据分成正负包，再将每个包分成大小相同的示例，并且我们只对包的正负进行标注，而不对示例进行分类。当某个包被标识为正时，该包里必须包含一个示例为正，而其他示例既可能是负，也可能是正。而当一个包被标记为负时，它里面的所有示例一定全部为负，如图2-1所示。与监督学习相比，多示例学习中的每个示例都是没有标注的，而
Course2-Week2-神经网络的训练方法
Course2-Week2-神经网络的训练方法 文章目录 Course2-Week2-神经网络的训练方法1. 神经网络的编译和训练1.1 TensorFlow实现1.2 损失函数和代价函数的数学公式 2. 其他的激活函数2.1 Sigmoid激活函数的替代方案2.2 如何选择激活函数2.3 为什么需要激活函数 3. 多分类问题和Softmax函数3.1 多分类问题3.2 逻辑回归的推广：S
HGAME2021 Week2 Web wp
文章目录 LazyDogR4U200OK!!总结 LazyDogR4U 进链接后发现是一个登录界面，因为东方明珠塔警告，先试试常见路径www.zip/www.rar，发现www.zip能获得网站源码 先看index.php <?phpsession_start();require_once "lazy.php";if(isset($_SESSION['username']
【高级网络程序设计】Week2-1 Sockets
一、The Basics 1. Sockets 定义An abstraction of a network interface应用 use the Socket API to create connections to remote computers send data(bytes) receive data(bytes) 2. Java network programming th
Week2 Teamework from Z.XML 软件分析与用户需求调查（二）应用助手功能评测
评测人：薛亚杰 周敏轩。 说明：言辞激烈，请勿介意。 软件使用概述 我们团队这次评测的必应助手是必应缤纷桌面的一个小功能，根据评测人员试用几天后发现，它的作用大概就是能够用一种看上去比较生动的形式来给必应缤纷桌面的用户提供一些资讯吧。等等，我们应该先来看看这个简介吧： = =，评测人员一开始并没有发现该助手有任何和搜索相关的功能；可能是由于自身智商不够，导致愚
HGAME-WEEK2-WRITE-UP
HGAME-WEEK2-WRITE-UP web Random? vim在线改代码导致源码泄露。读一下random.php.swp 发现关键代码 $emmm =unserialize(serialize($a)); if(!is_object( $emmm)) { die("error") ; } $emmm->public = random_int(0,10000