张士玉小黑屋

深层神经网络1.深层神经网络2.深层网络中的前向传播3.核对矩阵的维数4.为什么使用深层表示？5.前向传播和反向传播6.搭建神经网络块7.参数vs.超参数8.深度学习和大脑的关联性1.深层神经网络  深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。  如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络它们的模型结构。  命名规则上，一般只参考隐藏层个数和输出层。例如，上图

（接上文《Spring/Boot/Cloud系列知识：SpringMVC传参详解（上）》）2.3、通过@PathVariable注解基于URL匹配符接收请求传参为了便于开发人员实现更好的抽象性也便于简化取值过程，SpringMVC提供了一种基于URL匹配符的参数传递方式，示例代码如下所示：@GetMapping("/find/{param1}/{param2}")

目录1.青年大学习与冰冰2.flask后端部分2.1前景概要2.2具体细节2.2.1数据库部分2.2.3路由部分2.2.2数据交换部分3.uni-app前端部分3.1登陆页面3.2提醒页面3.3效果演示4.结语最后创作前提：本人是班级团支书，每周都要催班上同学做青年大学习，于是我做了一个自动提醒的脚本，后来封装成了一个APP。uniapp+flask前后端分离而且看青年大学习

1、模型介绍​ GoogLeNet作为2014年ILSVRC在分类任务上的冠军，以6.65%的错误率力压VGGNet等模型，在分类的准确率上面相比过去两届冠军ZFNet和AlexNet都有很大的提升。从名字GoogLeNet可以知道这是来自谷歌工程师所设计的网络结构，而名字中GoogLeNet更是致敬了LeNet。GoogLeNet中最核心的部分是其内部子网络结构Inception，该结构灵感来源于NIN，至今已经经历了四次版本迭代（Inception_v1-4）。下表是Inception_v1-4提出的时间表Ince

学会Python-Matplotlib可视化，快速完成数据分析（3）——自定义样式绘制精美统计图前言控制线条样式和线宽线条样式线宽控制填充样式控制标记样式控制标记大小创建自定义标记总结——对标记进行更精细控制系列链接前言matplotlib提供的所有绘图都带有默认样式。虽然这可以进行快速绘图，但有时可能需要自定义绘图的颜色和样式，以对绘制更加精美、符合审美要求的图像。matplotlib的设计考虑到了此需求ÿ

文章目录一、学习前的准备二、numpy原生数组的创建1、np.array()2、np.eye()3、np.zeros()4、np.ones()5、np.arrange()6、np.linspace()7、np.indices()三、一些操作1、获取数值、修改数值2、查看维度、维度的长度、数组元素类型3、四则运算及逻辑运算4、reshape：更改数组形状5、索引及其一些切片操作四、参考：五、Blogger'sspeech这篇文

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冒失的前言之前写了第一篇关于Compose初探的文章，大概说了下Compose的前世今生，本篇文章是基于上一篇文章写的，阅读之前最好先阅读下：初探Compose版本的玩安卓。上一篇文章由于篇幅的原因很多东西没有介绍，Compose非常大，也绝对不是一篇文章能写完的，咱们慢慢来。这篇文章打算详细介绍下Compose的导航——Navigation，还有Compose的状态管理—

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