程序员必须掌握的英文单词(一)

软件开发常用英文词汇 A<br />abstract   抽象的<br />abstract base class (ABC)抽象基类<br />abstract class 抽象类<br />abstraction 抽象、抽象物、抽象性<br />access 存取、访问<br />access function 访问函数<br />access level访问级别<br />account 账户<br />action   动作<br />activate 激活<br />active   活动的<br />actual p 阅读详情

程序员英语单词册

经过几天的整理将程序员必备的 600 词汇,和有关计算机需要掌握的词汇整理出来,分享给大家学习,希望对你有所帮助。

程序员必备的 600 个英语词汇,对于时刻需要和国际接轨的码农们,英语的重要性是毋庸置疑的。尤其是那些胸怀大志的潜在大牛们,想在码农行业闯出一片天地,秒杀身边的小弟们,熟练掌握英语更是实现其目标最关键的因素之一。否则,试想在你捧着某出版社刚刚翻译出来的《JSP 高效编程》苦苦学习 JSP 模板的时候,你旁边的小弟却是拿着原版的《AngularJS in Action》学习开发单页面应用,虽然你们都同样认真地学习了一个月,可做出来东西的效果能一样吗?所以,英语好才能学到最新最炫的技术,否则只能拿着国内出的翻译版学习两三年前的老古董还把它当个宝。

下面开始我们的英语词汇的学习生涯!


application 应用程式 应用、应用程序
application framework 应用程式框架、应用框架 应用程序框架
architecture 架构、系统架构 体系结构
argument 引数(传给函式的值)。叁见 parameter 叁数、实质叁数、实叁、自变量
array 阵列 数组
arrow operator arrow(箭头)运算子 箭头操作符
assembly 装配件
assembly language 组合语言 汇编语言
assert(ion) 断言
assign 指派、指定、设值、赋值 赋值
assignment 指派、指定 赋值、分配
assignment operator 指派(赋值)运算子 = 赋值操作符
associated 相应的、相关的 相关的、关联、相应的
associative container 关联式容器(对应 sequential container)关联式容器
atomic 不可分割的 原子的
attribute 属性 属性、特性
audio 音讯 音频
A.I. 人工智慧 人工智能
background 背景 背景(用於图形着色)

-2后台(用於行程)
backward compatible 回溯相容 向下兼容
bandwidth 频宽 带宽
base class 基础类别 基类
base type 基础型别 (等同於 base class)
batch 批次(意思是整批作业) 批处理
benefit 利益 收益
best viable function 最佳可行函式 最佳可行函式
(从 viable functions 中挑出的最佳吻合者)
binary search 二分搜寻法 二分查找
binary tree 二元树 二叉树
binary function 二元函式 双叁 函数
binary operator 二元运算子 二元操作符
binding 系结 绑定
bit 位元 位
bit field 位元栏 位域
bitmap 位元图 位图
bitwise 以 bit 为单元逐一┅
bitwise copy 以 bit 为单元进行复制;位元逐一复制 位拷贝
block 区块,区段 块、区块、语句块
boolean 布林值(真假值,true 或 false)布尔值
border 边框、框线 边框
brace(curly brace) 大括弧、大括号 花括弧、花括号
bracket(square brakcet) 中括弧、中括号 方括弧、方括号
breakpoint 中断点 断点
build 建造、构筑、建置(MS 用语)

3

-3build-in 内建 内置
bus 汇流排 总线
business 商务,业务 业务
buttons 按钮 按钮
byte 位元组(由 8 bits 组成) 字节
cache 快取 高速缓存
call 呼叫、叫用 调用
callback 回呼 回调
call operator call(函式呼叫)运算子调用操作符
(同 function call operator)
candidate function 候选函式 候选函数
(在函式多载决议程序中出现的候选函式)
chain 串链(例 chain of function calls) 链
character 字元 字符
check box 核取方块 (i.e. check button) 复选框
checked exception 可控式异常(Java)
check button 方钮 (i.e. check box) 复选按钮
child class 子类别(或称为 derived class, subtype) 子类
class 类别 类
class body 类别本体 类体

4
class declaration 类别宣告、类别宣告式 类声明
class definition 类别定义、类别定义式 类定义
class derivation list 类别衍化列 类继承列表
class head 类别表头 类头
class hierarchy 类别继承体系, 类别阶层 类层次体系
class library 类别程式库、类别库 类库

class template 类别模板、类别范本 类模板
class template partial specializations
类别模板偏特化 类模板部分特化
class template specializations
类别模板特化 类模板特化
cleanup 清理、善后 清理、清除
client 客端、客户端、客户 客户
client-server 主从架构 客户/服务器
clipboard 剪贴簿 剪贴板
clone 复制 克隆
collection 群集 集合
combo box 复合方块、复合框 组合框
command line 命令列 命令行
(系统文字模式下的整行执行命令)

5
communication 通讯 通讯
compatible 相容 兼容
compile time 编译期 编译期、编译时
compiler 编译器 编译器
component 组件 组件
composition 复合、合成、组合 组合
computer 电脑、计算机 计算机、电脑
concept 概念 概念
concrete 具象的 实在的
concurrent 并行 并发
configuration 组态 配置
connection 连接,连线(网络,资料库) 连接

constraint 约束(条件)
construct 构件 构件
container 容器 容器
(存放资料的某种结构如 list, vector...)
containment 内含 包容
context 背景关系、周遭环境、上下脉络 环境、上下文
control 控制元件、控件 控件
console 主控台 控制台

6
const 常数(constant 的缩写,C++ 关键字)
constant 常数(相对於 variable) 常量
constructor(ctor) 建构式 构造函数
(与 class 同名的一种 member functions)
copy (v) 复制、拷贝 拷贝
copy (n) 复件, 副本
cover 涵盖 覆盖
create 创建、建立、产生、生成 创建
creation 产生、生成 创建
cursor 游标 光标
custom 订制、自定 定制
data 资料 数据
database 资料库 数据库
database schema 数据库结构纲目
data member 资料成员、成员变数 数据成员、成员变量
data structure 资料结构 数据结构
datagram 资料元 数据报文
dead lock 死结 死锁

-6debug 除错 调试
debugger 除错器 调试器

7
declaration 宣告、宣告式 声明
deduction 推导(例:template argument deduction) 推导、推断
default 预设 缺省、默认
defer 延缓 推迟
define 定义 预定义
definition 定义、定义区、定义式 定义
delegate 委派、委托、委任 委托
delegation (同上)
demarshal 反编列 散集
dereference 提领(取出指标所指物体的内容) 解叁考
dereference operator dereference(提领)运算子 * 解叁考操作符
derived class 衍生类别 派生类
design by contract 契约式设计
design pattern 设计范式、设计样式 设计模式
※ 最近我比较喜欢「设计范式」一词
destroy 摧毁、销毁
destructor 解构式 析构函数
device 装置、设备 设备
dialog 对话窗、对话盒 对话框
directive 指令(例:using directive) (编译)指示符
directory 目录 目录
disk 碟 盘

8
dispatch 分派 分派
distributed computing 分布式计算 (分布式电算) 分布式计算

分散式计算 (分散式电算)
document 文件 文档
dot operator dot(句点)运算子 . (圆)点操作符
driver 驱动程式 驱动(程序)
dynamic binding 动态系结 动态绑定

今天的英语学习就到这了!!!!

 

 

程序员英语 - 常用英文单词 instantiation /ɪnstænʃɪˈeɪʃən/具现体、具现化实体(常应用于template)integrate 集成、整合integrity /ɪnˈteɡrəti/完整性、一致性。DNA (Distributed interNet Application) 分布式网间应用程序document 文档DOM (Document Object Model)文档对象模型。interoperability /ˌɪntərˌɑːpərəˈbɪləti/互操作性、互操作能力。 阅读详情

相关推荐

程序员必须掌握的英语词汇

程序员必须掌握的英语单词词汇,虽然你有点忙,但是这些英语单词你必须会,这会给你的职场加分,让你走的更远,学习的更深入,希望你能成为大师级别的人物。

程序员必须掌握的600个英语单词

程序员必须掌握的600个英语单词 application 应用程式 应用、应用程序 application framework 应用程式框架、应用框架 应用程序框架 architecture 架构、系统架构 体系结构 argument 引数(传给函式的值)。叁见 parameter 叁数、实质叁数、实叁、自变量 array 阵列 数组 arrow operator arrow(

c_z_w的博客 6986

程序员英语词汇(个人整理版)

程序员英语词汇(个人整理版) ,都是平时用到的一些词汇 很实用!!

前端之常用单词汇总

第一节 void:[vɔid] 空的 main:[mein] 主要的 class:[klɑ:s] 类 system:[‘sistəm] 系统 out:[aut] 出,外,输出 print:[print ] 打印 public[‘pʌblik] 公共的,公用的 static[‘stætik] 静的;静态的;静止的 oracle: [ˈɔ:rəkl] 甲骨文公司 ec

qq_597221342的博客 1万+

带音标的程序员英语单词

带音标的1700个程序员英语单词 1631. socket [ˈsɔkit] n. 插座,插孔,插口 1632. stated ['steitid] a. 规定的 1633. protocol [ˈprəʊtəˌkɔ:l] n. 规约,协议,规程 1634. presence [ˈprezəns] n. 存在,有 1635. telephone [ˈtelifəun] n. 电话 1636. social [ˈsəuʃəl] a. 社会的 1637. equipment [iˈkwipmənt] n. 设备,装备,仪器 1638. lending [ˈlendiŋ] n. & a. 借给,出租;借出的 1639. book [buk] n. 书,手册,源程序块 1640. circumstances [ˈsə:kəmstənsiz] n. 情况,环境,细节 1641. situation [ˌsitjuˈeiʃən] n. 情况,状况,势态 1642. desk [desk] n. 书桌,控制台,面板 1643. please [pli:z] v. 请 1644. mixture [ˈmikstʃə] n. 混合物 1645. representation [ˌreprɪzenˈteɪʃən] n. 表示 1646. esoteric [ˌesəˈterɪk] a. 深奥的,奥秘的 1647. depth [depθ] n. 深度,浓度(颜色的) 1648. final [ˈfainəl] a. 最终的 1649. physically [ˈfɪzɪkəlɪ] a. 物理上,实际上 1650. aid [eid] n. 帮助,辅助程序 1651. successive [səkˈsesiv] a. 逐次的,相继的 1652. succession [səkˈseʃən] n. 逐次性,连续性 1653. unpack [ʌnˈpæk] v. 拆开,卸,分开 1654. chunk [tʃʌŋk] n. 厚块,大部分 1655. alignment [əˈlaɪnmənt] n. 序列,成直线 1656. typewriter [ˈtaipˌraitə] n. 打字机 1657. big [big] a. 大的,重要的 1658. tone [təun] n. 音调,音色,色调 1659. sensitive [ˈsensitiv] a. 敏感的,灵敏的 1660. reduction [riˈdʌkʃən] n. 减化,还原,减少 1661. indentation [ˌɪndenˈteɪʃən] n. 缩进,缩排 1662. terminology [ˌtɜ:məˈnɔlədʒi:] n. 术语 1663. ascending [əˈsendiŋ] a. 增长的,向上的 1664. augment [ɔ:ɡˈment] v. 增加,添加,扩充 1665. increment [ˈɪnkrəmənt] n. 增量,加1,递增 1666. gain [gein] n. 增益(系数) 1667. stream [stri:m] n. 流 1668. obsolete [ˌɔbsəˈli:t] a. 作废的,过时的 1669. accommodate [əˈkɔmədeit] v. 调节,适应 1670. motif [məʊˈti:f] n. 主题,要点,特色 1671. subject [ˈsʌbdʒikt] n. 主题,源 1672. job [dʒɔb] n. 作业

Masta调用Geometry Modeller(Space Claim)进行根据三维模型快速建模设置方法

masta中调用ANSYS的space claim的设置方法

xifegnlie的博客 244

程序员必须掌握的常用英语词汇(不定期更新)

abstract class 抽象类abstraction 抽象、抽象物、抽象性access 存取、访问。

Tirut的博客 1564

vcpkg管理OpenCASCADE的5个高效技巧:从多版本共存到离线部署

本文详细介绍了使用vcpkg高效管理OpenCASCADE的5个实用技巧,包括多版本共存、性能优化、团队共享、CI/CD集成和离线部署。通过自动配置和版本控制,vcpkg显著简化了OpenCASCADE的开发环境管理,特别适合工业级CAD开发场景。

rain6的博客 187

Java程序员掉发系列——程序员必须认识的英文单词(汇总)

原创 Java程序员掉发系列——程序员必须认识的英文单词(汇总) ...

Nero_czh的博客 2720

计组实验之四路表决器

请在之前四路表决器电路实现的基础上,继续用连接线 联接CD4511,将投票为1的票数总和显示到一个 LED上,思考如何做?由于我们需要通过显示字形来直接看出有几个1,在这里,我们最多有四个1,即显示字形最多到4就行,所以我们需要将有几个1用2进制数来表示,下面给出了相关电路图。显示输入插口,按真值表(自拟)要求,逐次改变输入变量, 测量相应的输出值,验证逻辑功能, 与表3-1 进行比较, 验证所设计的逻辑电路是否符合要求。用实验结果与真值表3-1和3-2进行比对,可以得出,我们实验结果是正确的。

szyugly的博客 1万+

STM32F407+LWIP实战:手把手教你移植mbedtls库实现Modbus TCP双向认证

本文详细介绍了如何在STM32F407微控制器上移植mbedtls库,结合LWIP协议栈实现Modbus TCP的双向认证功能。通过TLS 1.2加密通道,有效提升工业物联网通信的数据安全性,涵盖证书管理、内存优化及性能调优等关键步骤,为嵌入式系统开发者提供了一套完整的解决方案。

weixin_28721917的博客 516

中国程序员最爱读错的70个英文单词!注有正解

以下是中国程序员最常发错音的一些英文单词。图中标注了正确的读音和错误的读音。并且部分标注了中文辅助音。(注:中文辅助音仅供参考,并不完全准确。本文内容来自Github,原...

实验楼 1万+

科研牛马千万不要错过!手把手教你用AI精准匹配真实参考文献,仅需一个专业应用+两个提示词指令

当然也可以借助生成式AI,如GPT-5.2、Gemini 3 Pro粘贴段落,输入设计好的提示词,让模型根据段落内容匹配参考文献,并正确引用到段落合适位置,再按规范格式输出参考文献列表。阅读我提供的【正文文本】,为其中的关键论点寻找真实的、权威的参考文献(优先来源于Nature, Science, IEEE, ACM, PubMed等),并插入引用。若在段落中已经引用好了参考文献,也有参考文献列表,担心引用位置不当或论点、论述逻辑与文献不够契合,则可以用以下结构化提示词,让AI辅助审查。

智能AI让学术科研更容易 1032

程序员眼中的英文单词竟是这样的...

英语中一个单词可能有很多不同的意思。很多中国开发者外语本来就不好,概念是往往先入为主。甚至在不清楚一般意义的情况下,先记住了特定环境中的意思。那么,程序员眼中的英文单词竟是怎样的呢? 单词 普通人眼中 开发者眼中 socket 插座 套接字 per­for­mance 演出 性能 ATM 自动取款机 异步传输模式 ...

aibo3863的博客 157

计算机视觉论文复现指南:从理论到可运行代码的保姆级教程

计算机视觉论文复现指南:从理论到可运行代码的保姆级教程​ ,人工智能,计算机视觉,大模型,AI,本文围绕计算机视觉论文复现展开,介绍从理论到可运行代码的全流程。先强调复现的重要性,再讲解复现前的准备,包括明确目标、构建工具链;接着说明代码获取分析、环境配置调优、调试运行技巧及结果验证优化方法,还推荐了高效工具,提及复现中的伦理规范。旨在助读者掌握复现方法论,实现从经典模型到前沿论文的复现,推动学术成果落地。

不踩坑,不知道坑有多深;不总结,踩过的坑白踩。 12万+

【推荐100个unity插件】将UE的资源导出到unity使用—— Exporter for Unreal to/for Unity插件

Unreal to Unity导出器是一款帮助开发者将Unreal Engine项目转换为Unity的工具。文章详细介绍了使用步骤:1)安装虚幻引擎并创建项目;2)在Plugins文件夹中安装导出插件;3)导入UE资产到Content文件夹;4)配置导出参数并完成转换。文末推荐了多个Unity开发专栏,涵盖C#编程、2D/3D开发、特效制作等内容。作者向宇提供了博客地址,欢迎读者交流学习。该工具能有效提升项目迁移效率,适合需要跨引擎开发的用户使用。

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 850

程序员必须掌握的英文单词(二)

程序员必备的 600 个英语词汇(2) 虽说英语很重要,对于每一位程序员,非常重要,每一行代码,都是密密麻麻的英文字母,有时还要去苦思深虑的去为变量、方法、类取其一个名字,思前想后,一个又长又难懂的名字诞生了!当时一阵欣慰,日后,再见,一阵伤感,这到底是个毛意思?所以还是要学好英语!!! efficiency 效率 效率 efficient 高效 高效 end user 终端用户 entity...

bingocoder的博客 1362

AI在智能制造中的落地:从预测维护到自适应生产调度

从最新的研究与实践来看,“预测维护”和“自适应生产调度”正在成为智能制造中最先跑通闭环的两个核心场景:前者通过对设备健康的前瞻性预测,帮助企业减少非计划停机、优化备件与维护资源;后者通过对复杂生产系统的实时决策优化,使工厂能够更好地应对订单波动、设备故障和多目标约束。更重要的是,越来越多的研究与项目不再将二者视为孤立模块,而是尝试构建“设备健康—生产调度—供应链”三者联动的一体化架构。Nature在技术层面,深度学习、强化学习、多智能体系统、图神经网络和注意力机制等方法,为建模复杂工业系统提供了强大工具;

nmdbbzcl的博客 1290

程序员快速记忆英文单词的专属诀窍

本文来自作者 曹某某 在 GitChat 上分享 「程序员快速记忆英文单词的专属诀窍」,「阅读原文」查看交流实录。 「文末高能」 编辑 | 哈比 首先感谢选择我这个专题的所有的读者。这是我第一次在 GitChat 做分享。我希望我的分享能够带来一些有趣和有用的东西,如果有谬误和不足,也希望在接下来的讨论中大家给我一些指导。 谈到学习英语,以及背单词,市面上有大量大量的书籍,

山有多高的博客 4813

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

中国程序员最容易读错的70个英文单词,非常值得一看!

qq_33098049的博客 1418

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

游戏开发程序员可能会遇到的英文单词

游戏开发程序员可能会遇到的英文单词

Had的博客 6187

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

java程序员必须认识的英文单词

java程序员必须认识的英文单词 ​ 目录 第一章: 第二章: 第三章:...

学Java的猩猩 1331

程序员必懂的53个英文单词

使用计算机必懂的53个英文单词和缩写 PC:个人计算机Personal Computer ·CPU:中央处理器Central Processing Unit ·CPU Fan:中央处理器的“散热器”(Fan) ·MB:主机板MotherBoard ·RAM:内存Random Access Memory,以PC-代号划分规格,如PC-133,PC-1066,PC-270

~ Caesar's wish书屋 ~ 2363
上一篇: 关于计算机学习的书(doc,mobi,epub,pdf四种格式)
下一篇: 程序员必须掌握的英文单词(二)
bingoCoder
博客等级 码龄10年 1400粉丝 157原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值