week3专题
deeplearing.ai week3 学习笔记
干货： 1、 sigmoid sigmoid 激活函数仅在二分类或者需要输出概率的时候使用大部分情况下使用 tanh tanh 代替 sigmoid
deep_learning_month2_week3_TensorFlow_Tutorial
deep_learning_month2_week3_TensorFlow_Tutorial 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_week3_TensorFlow_Tutorial 1. 这个是自己随意写的小
deep_learning_week3_BP神经网络
deep_learning_week3_BP神经网络 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_week3_BP神经网络 这是吴恩达深度学习里的第二次作业 实现BP神经网络 现在开始真正的弄bp神经网络的各层啦
吴恩达深度学习 (week3,4)
文章目录 一、神经网络概述二、神经网络的表示三、神经网络的输出四、多个例子的向量化五、向量化实现的解释六、深度学习激活函数七、激活函数导数八、神经网络的梯度下降法九、深度学习随机初始化十、上述学习总结1、第一题2、第二题3、第三题4、第四题5、第五题6、第六题7、第7题 十一、深层神经网络常识十二、深度学习前向和反向传播十三、编程大作业实现1、环境准备与数据集2、Logistic回归的分类效
【WEEK3】 【DAY4】JSON交互处理第三部分【中文版】
2024.3.14 Thursday 接上文【WEEK3】 【DAY3】JSON交互处理第二部分【中文版】 目录 6.7.编写抽象类6.7.1.原因6.7.2.新建JsonUtils.java6.7.3.在UserController添加一个方法json6验证抽象类可调用6.7.4.在UserController添加一个方法json7验证该抽象类可复用6.7.5.运行 6.8.FastJs
【WEEK3】学习目标及总结【SpringMVC】【中文版】
学习目标： 三周完成SpringMVC入门——第三周 感觉这周很难完成任务了，大概率还会有第四周 学习内容： 参考视频教程【狂神说Java】SpringMVC最新教程IDEA版通俗易懂数据处理JSON交互处理 学习时间及产出： 第三周 MON~FRI 2024.3.11 【WEEK3】 【DAY1】数据处理及跳转之乱码问题【中文版】 【WEEK3】 【DAY1】Dat
【WEEK3】 【DAY1】数据处理及跳转之乱码问题【中文版】
2024.3.11 Monday 接上文 【WEEK2】 【DAY5】数据处理及跳转之数据处理【中文版】 目录 5.3.乱码问题5.3.1.在首页编写一个提交的表单5.3.2.后台编写对应的处理类5.3.3.修改springmvc-controller.xml5.3.4.运行5.3.5.解决乱码5.3.5.1.Servlet（无法解决）5.3.5.2.使用过滤器1. 自定义filter2.
【中国大学MOOC】java程序设计-week3-用“埃氏筛法”求2～100以内的素数
1.题目 用“埃氏筛法”求2～100以内的素数。2～100以内的数，先去掉2的倍数，再去掉3的倍数，再去掉5的倍数，……依此类推，最后剩下的就是素数。 要求使用数组及增强的for语句。 提示：可以使用一个boolean类型的数组，所以“将某个数i去掉”，可以表示成a[i]=false。当然也可以使用其他方法。 请注意代码风格：类名、变量名的命名，以及必要注释等等； 评分标准： 使用了数组
week3-线性数据结构
P3613 【深基15.例2】寄包柜 #include<iostream>#include<map>using namespace std;int main() {int n,q;cin>>n>>q;map<pair<int,int>,int>mp;while(q--){int w;cin>>w;if(w==1){int i,j,k;cin>>i>>j>>k;mp[{i,j}]=k;
ACM学习笔记__week3
文章目录 前言一、栈二、链表三、栈总结 前言 ACM_week3 这周莫名其妙多了个NECCS竞赛，还是花一点时间准备叭，暂时还没做完，会补题的555 提示：以下是本周训练题目，下面代码可供参考 一、栈 输入输出略 翻译过来的题目大意大概就是给出两个序列A、B，判断是否能通过栈使得A转换成B。 思路：将A的序列存入Stack数组与B序列一一比较。 代码： #i
nova-week3
1.链接的跟踪和爬取 1.1寻找任何一个站点主页，例如www.nju.edu.cn将当前页面中的所有链接提取出来，用一个 json 格式的文件存储 1.1.1/2 基础知识和思考题 json文件格式的具体语法：SoJson在线编辑，格式化，Json语法介绍 python中的json库用法: python json-菜鸟教程 json模块详解 json.dumps函数相当于文件读写中的wr
Week3 C-区间覆盖
问题描述： 数轴上有 n (1<=n<=25000)个闭区间 [ai, bi]，选择尽量少的区间覆盖一条指定线段 [1, t]（ 1<=t<=1,000,000）。 覆盖整点，即(1,2)+(3,4)可以覆盖(1,4)。 不可能办到输出-1 输入输出： Input： 第一行：N和T 第二行至N+1行: 每一行一个闭区间。 output：选择的区间的数目，不可能办到输出-1 解
week3 B-区间选点
问题描述： 数轴上有 n 个闭区间 [a_i, b_i]。取尽量少的点，使得每个区间内都至少有一个点（不同区间内含的点可以是同一个） 输入输出： Input：第一行1个整数N（N<=100） 第2~N+1行，每行两个整数a,b（a,b<=100） output：一个整数，代表选点的数目 解题思路： 这里选点的贪心算法是先对区间进行排序，按照右端点升序，左端点降序，排完序后，遍历
Week3 A - 选数问题
问题描述： 给定n个正数，从中选取K个数相加得到和sum，问有多少种选取法。 输入输出： Input：第一个数T（T≤100）表示测试数据用例，对每一组测试数据，有两行数据，第一行数据表示数据个数n，选取数量K，累加和S，第二行是n个正数。 output：对每一组数据输出有多少种选取符合要求 解题思路： 此题可采取类似于全排列的思想，每个数据有两种选择，选或不选，达到条件的选取
Course2-Week3-使用机器学习的建议
Course2-Week3-使用机器学习的建议 文章目录 Course2-Week3-使用机器学习的建议1. 拆分原始训练集1.1 如何改进模型1.2 二拆分：训练集、测试集1.3 三拆分：训练集、验证集、测试集 2. 避免高偏差和高方差2.1 使用训练误差和验证误差进行分析2.2 选择合适的正则化参数2.3 性能评估的基准2.4 训练集的样本数量2.5 如何改进模型(修订)2.6 神经网
Course1-Week3-分类问题
Course1-Week3-分类问题 文章目录 Course1-Week3-分类问题1. 逻辑回归1.1 线性回归不适用于分类问题1.2 逻辑回归模型1.3 决策边界 2. 逻辑回归的代价函数3. 实现梯度下降4. 过拟合与正则化4.1 线性回归和逻辑回归中的过拟合4.2 解决过拟合的三种方法4.3 正则化4.4 用于线性回归的正则方法4.5 用于逻辑回归的正则方法 笔记主
![NewstarCTF2023 WEB [WEEK3] 题目及思路](https://img-blog.csdnimg.cn/26eae9d4b7244d43af9c5fcdbc94cfc0.png)
NewstarCTF2023 WEB [WEEK3] 题目及思路
目录 1、Include 🍐 2、medium_sql 3、POP Gadget 4、GenShin 5、R!!!C!!!E!!! 6、OtenkiGirl 1、Include 🍐 提示了LFI to RCE，搜相关资料可知 payoad: ?+config-create+/&file=/usr/local/lib/php/pearcmd&/<?=eval($_P
【高级网络程序设计】Week3-2 Servlet
一、 What are servlets? 1. 定义 （1）Servlets are Java’s answer to CGI： programs that run on a web server acting as middle layer between HTTP request and databases or other applications.Used for clien
Week3:构造一个简单的Linux系统MenuOS
一. Linux Kernel source code 导读 1. 内核启动相关的代码基本都在init目录下 2. 主要关注arch/x86、init、kernel(内核核心代码所在目录) director 3. 从main.c文件的start_kernel函数开始 4. 仔细阅读README：一般一个项目前都有README对项目的简要介绍 二、跟踪调试Linux内核的启动过程 1.
NewStarCTF 2023 公开赛道 Week3
官方WP https://shimo.im/docs/QPMRxzGktzsZnzhz/read NewStarCTF 2023 Week3 官方WriteUp.html Crypto Rabin’s RSA 参考博客：RSA攻击之Rabin密码体制_rsa rabin-CSDN博客 使用轩禹一把梭了 Misc 阳光开朗大男孩 社会主义核心价值观https://ctf.bug
2022吴恩达机器学习第2课week3
2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第三周） 1-1 决定下一步做什么1-2 模型评估1-3 模型选择&交叉验证测试集的训练方法2-1 通过方差与偏差进行诊断2-2 正则化、偏差、方差2-3 制定一个用于性能评估的基准2-4 学习曲线2-5 （修订）决定下一步做什么2-6 方差与偏差3-1 机器学习开发的迭代3-2 误差分析3-3 添加更多数据添加数据的类型数据增强数据合成 3-4 迁
Introduction to Advanced Machine Learning, 第三周，week3_task2_fine_tuning_clean（hse-aml/intro-to-dl 答案）
这是俄罗斯高等经济学院的系列课程第一门，Introduction to Advanced Machine Learning，第三周编程作业。任务是利用pre-trained InceptionV3架构，使用花朵分类训练集，经过fine tune之后，能够用于花朵的识别。 这个作业一共两个部分，难易程度：容易。 1. prepared images for the model，图片剪裁 2.
【无标题】Matlab 提交machine learning week3 作业costFunctionReg提示“位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 3)”
错误代码： 正确代码： 问题分析：line30 不能有硬编码比如28，得写size（theta），因为你的代码需要适配任何数据集。
普林斯顿大学算法Week3:CollinearPoints共线模式识别(99分)--总结及代码
总结 (代码有详细注释) 本课讲了归并排序,作业应用是排序进行共线的模式识别,java1.8中的排序用的是tim排序,结合了归并排序与插入排序,属于稳定排序:排序之后相同元素的相对位置会不会改变Point.java中有个非常重要的方法,compareTo(),它定义:纵坐标越小则点越小,如果纵坐标相同,那么横坐标越小则点越小.(如果作业中要求横坐标也是按顺序排列,那么排序后的点集映射到二维坐标
Course2-week3-hyperparameterTuning - BatchNormalization - Framework
hyperparameter tuning 1 - tuning process How to systematically organize hyperparameters tuning process? hyperparameters learning rate α α \alpha β β \beta in momentum, or set the default 0.9min