毫无保留!珍藏多年的“学习”网站...

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来源:cnblogs.com/three-fighter/p/13641835.html

众所周知,程序员是一个需要不断学习的职业,而幸运的是,在这个互联网时代,知识就在那里,等着我们去获取。

秉承着好东西不能独享的态度,今天就把收藏的学习网站整理分享给你们。

好,那下面就开始上货了。

一、在线教程

首先列出一些在线教程网站,这些在线教程网站通常都比较适合入门,可以作为开发学习路上的第一个阶梯,也可以作为工作中的在线文档。

1、菜鸟教程
  • 地 址:https://www.runoob.com/

  • 简 介:在线教程网站,前端学习看这两个网站就够了。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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2、易百教程
  • 地 址:https://www.yiibai.com/

  • 简 介:内容比较全面的在线教程网站。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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3、码农教程
  • 地 址:http://www.manongjc.com/

  • 简 介:大量IT编程入门教程(JAVA, PHP, JAVASCRIPT, C, C++, HTML, CSS等)。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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4、简单教程
  • 地 址:https://www.twle.cn/

  • 简 介:大量IT编程入门教程(前端、移动端、Java、.net等)。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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5、Break易站
  • 地 址:https://www.breakyizhan.com/

  • 简 介:比较多的编程教程(Java、前端、服务端部署等)。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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6、C语言中文网
  • 地 址:http://c.biancheng.net/

  • 简 介:以C语言为主,也包含数据结构、C++、Linux等。

  • 推荐指数:⭐⭐

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7、http://jenkov.com
  • 地 址:http://tutorials.jenkov.com/

  • 简 介:一个国外的技术网站,提供了非常不错的Java教程。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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8、http://baeldung.com
  • 地 址:https://www.baeldung.com/

  • 简 介:也是一个国外的技术网站,提供了非常不错的Java教程。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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二、视频教程

上面的在线教程网站以文字性内容为主,同样收藏了一些以视频为主的一些网站,相比较而言,更容易上手,当然,也更加耗时间。

1、B站
  • 地 址:https://www.bilibili.com/

  • 简 介:众所周知,bilibili也可以用来学习,除了番剧、鬼畜之外,b站同样有非常多的高质量的编程教学视频。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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2、慕课网
  • 地 址:https://www.imooc.com/

  • 简 介:比较不错的编程视频教学网站,可以找到比较体系的东西,当然,有些内容要花钱就是了。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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3、中国大学MOOC
  • 地 址:https://www.icourse163.org/

  • 简 介:有很多名校的课程,当然不止CS。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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4、网易云课堂
  • 地 址:https://study.163.com

  • 简 介:有一些计算机编程方面的视频教程。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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5、实验楼
  • 地 址:https://www.lanqiao.cn/courses/

  • 简 介:IT技术课程网站。

  • 推荐指数:⭐⭐

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6、我要自学网
  • 简 介:比较多的自学教程,有程序设计内容的分类。

  • 推荐指数:⭐⭐

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7、大学生自学网
  • 地 址:http://v.dxsbb.com/jisuanji/

  • 简 介:有一些计算机软件的大学课程。

  • 推荐指数:⭐⭐

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8、极客学院
  • 地 址:https://www.jikexueyuan.com/

  • 简 介:IT编程课程网站,付费内容居多。

  • 推荐指数:⭐⭐

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三、电子书

学习编程,有些书是必须要看的,实体书就不多说了,某宝、某东等等电商平台都能买到。

如果是想做一些笔记或者不方便携带纸质书的时候,电子书也是个不错的选择。

1、图灵社区

  • 地 址:https://www.ituring.com.cn/

  • 简 介:书籍比较全面的图书社区,电子书的价格是纸质书的一半。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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2、博文视点
  • 地 址:http://www.broadview.com.cn/

  • 简 介:博文视点也是有一些好书的。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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3、书栈网
  • 地 址:https://www.bookstack.cn/

  • 简 介:一个开源书籍和文档分享站点。

  • 推荐指数:⭐⭐

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4、计算机书籍控
  • 地 址:http://bestcbooks.com/

  • 推荐指数:⭐

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5、it熊猫
  • 地 址:https://itpanda.net/book/

  • 推荐指数:⭐

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四、官网

毫无疑问,一项技术,最权威的文档一定是它的官方文档,所有的教程、书籍都是直接或者间接在官方相关文档的基础上完成。所以,编程学习,后面最好还是要看官网的。当然,官网大部分都是英文——其实配合一些翻译插件,没有想象中的那么难。

1、Java
  • 简 介:这个不需要多介绍,Java官网和Java官方API。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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2、Spring
  • 地 址:https://spring.io/

  • 简 介:毫无疑问Spring已经成为Java EE事实上的标准。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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3、MySQL
  • 地 址:https://www.mysql.com/

  • 简 介:MySQL官网

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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4、MyBatis
  • 地 址:https://mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html

  • 简 介:国内最流行的Java持久层框架,而且幸运的是,MyBatis文档是有中文版的。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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5、Vue.js
  • 地 址:https://cn.vuejs.org/

  • 简 介:国内最流行的JS框架,Vue.js的文档是中文的。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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6、Linux
  • 地 址:https://www.linux.org/

  • 简 介:后端程序员必会的Linux.

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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7、Git
  • 地 址:https://git-scm.com/

  • 简 介:版本管理推荐用Git,同样有中文版本的文档。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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8、Dubbo
  • 地 址:http://dubbo.apache.org/zh-cn/

  • 简 介:一款高性能的Java RPC框架,国内用的还是比较广泛,源于阿里,中文文档是有的。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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9、Redis
  • 地 址:https://redis.io/

  • 简 介:最流行的No SQL数据库。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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五、国内博客社区

了解技术动态、解决各种问题都会用到技术博客。

1、优快云
  • 地 址:https://blog.youkuaiyun.com/

  • 简 介:最大的中文技术博客社区,内容较多较杂。

  • 推荐指数:⭐⭐

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2、博客园
  • 地 址:https://www.cnblogs.com/

  • 简 介:老牌中文技术博客社区,商业化气息要淡一些,之前广为诟病的UI风格也在今年进行了改进,自定义主题也让能让博客百花争艳。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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3、简书
  • 地 址:https://www.jianshu.com/

  • 简 介:并不是纯粹的技术博客社区,很多伤春悲秋的东西。

  • 推荐指数:⭐⭐

4、思否
  • 地 址:https://segmentfault.com/

  • 简 介:包含博客、问答的技术社区。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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5、开源中国
  • 地 址:https://www.oschina.net

  • 简 介:一个技术博客社区。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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6、51CTO
  • 地 址: https://www.51cto.com/

  • 简 介:一个IT技术网站。

  • 推荐指数:⭐⭐

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7、V2EX
  • 地 址: https://www.v2ex.com

  • 简 介:页面风格很朴素,13格很高。

  • 推荐指数:⭐⭐

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8、腾讯云社区
  • 地 址: https://cloud.tencent.com/developer

  • 简 介:腾讯云的开发者社区。

  • 推荐指数:⭐⭐

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9、阿里云社区
  • 地 址: https://yq.aliyun.com

  • 简 介:阿里云的开发者社区。

  • 推荐指数:⭐⭐

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10、开发者头条
  • 地 址: https://toutiao.io/

  • 简 介:一个程序员分享平台。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

11、GitChat
  • 地 址:https://gitbook.cn/

  • 简 介:一个技术博客社区

  • 推荐指数:⭐⭐

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12、知乎
  • 地 址: https://www.zhihu.com/

  • 简 介:知乎是个综合性的问答社区,但是聚集的程序员也比较多,有一些高质量的问答和专栏。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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六、国外技术博客社区

上面介绍了一些国内的博客社区,事实上,放眼看世界也很重要。

1、Stack Overflow
  • 地 址: https://stackoverflow.com/

  • 简 介:全球最活跃的程序员技术问答交流社区,有人说程序员的所有问题都能在上面找到答案。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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2、http://dev.io
  • 地 址: https://dev.to/

  • 简 介:不错的技术社区。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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3、DZone
  • 地 址: https://dzone.com/

  • 简 介:http://DZone.com是世界上最大的在线社区之一。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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4、Bytes
  • 地 址: https://bytes.com/

  • 简 介:一个面向开发人员和IT专业人员的交流社区。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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5、Google Developers
  • 地 址: https://developers.google.com/

  • 简 介:google开发社区。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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七、小微型博客

上面列出的博客都是比较大型、综合的博客社区,实际上还有很多比较优质某个技术分类的博客、大厂技术博客、小而美的博客。这些博客可能也会发布到各大博客社区,但是这些博客网站风格不一,各有个性。

1、美团技术团队
  • 地 址: https://tech.meituan.com/

  • 简 介:美团技术团队的博客,干货满满。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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2、阮一峰的网络日志
  • 地 址: http://www.ruanyifeng.com/blog/

  • 简 介:大神阮一峰,博客风格真正做到深入浅出。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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3、Web前端导航
  • 地 址: http://www.alloyteam.com/nav/

  • 简 介:比较全的Web前端导航,包括 团队组织 、开发社区 、 前端门户、框架类库 等等网站的导航。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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4、廖雪峰的官方网站
  • 地 址: https://www.liaoxuefeng.com/

  • 简 介:廖雪峰老师的网站,有一些不错的入门教程。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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5、酷壳
  • 地 址: https://coolshell.cn/

  • 简 介:可以了解陈皓,是个很有个性的人。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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6、人工智能社区
  • 地 址: https://www.captainbed.net/blog-neo/

  • 简 介:不搞人工智能也可以看看,写的很有意思的教程,可以作为科普看看。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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八、开源社区

在学习的过程中,可以学习开源社区的优秀项目,也可以把自己的项目发布到开源社区。

1、GitHub
  • 地 址: https://github.com/

  • 简 介:全球最大开源社区,被戏称为全球最大同性交友网站。

  • 每日推荐一个有趣的 GitHub 项目,可以关注公众号:逛逛GitHub

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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2、码云
  • 地 址: https://gitee.com/

  • 简 介:可以看做GitHub的国内版,码云是个不错的替代者。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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九、面试刷题

1、LeetCode
  • 地 址: https://leetcode-cn.com/

  • 简 介:经典的刷题网站,主要是算法题。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐

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2、LintCode
  • 地 址: https://www.lintcode.com/

  • 简 介:和LeetCode类似

  • 推荐指数:⭐⭐⭐⭐

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3、搜罗网
  • 地 址: https://www.sldh123.com/

  • 简 介:一个联网求职学习交流社区。

  • 推荐指数:⭐⭐⭐

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dayuhaitang1的博客 1268

易百教程(IT技能学习平台)

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旋转的紫色星系 3307

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

易百教程

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u011035531的专栏 2225

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

在论坛中看到很多php新手朋友,苦于找不到好的文章或资料,对php无从下手。

在论坛中看到很多php新手朋友,苦于找不到好的文章或资料,对php无从下手。 为大家推荐几个不错的学习php的网站,有需要的朋友,可以参考下。 1、php100.com 这个搞php的朋友都清楚,php100的视频,那是相当靠谱的。 网站地址: http://www.php100.com 2、phpchina.com phpchina论坛,如果你学了多年的php后,不知道这个网

tingliting的专栏 655

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")

自学网站大全(值得收藏)

自学,顾名思义就是自我学习。在这个信息爆炸的时代里,网络上有很多学习资源的。以下就是学习网站的介绍: 目录 综合类 中国大学MOOC(慕课)_国家精品课程在线学习平台  https://www.icourse163.org/ MOOC中国 - 慕课改变你,你改变世界  http://www.mooc.cn/ 爱课程  http://www.icourses.cn/imooc/ 学堂在线...

future_ai的博客 3万+

【C语言|RUNOOB教程】100道经典例题详解(1~5题)

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众所周知,程序员是一个需要不断学习的职业,而幸运的是,在这个互联网时代,知识就在那里,等着我们去获取。上货。

huweixi2011的博客 3837

10个最值得收藏的编程学习网站(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

程序员是一个需要不断学习的职业。幸运的是,在这个互联网时代,知识就在那里,等着我们去获取。以下我列举一些免费的编程学习网站包含多个开发语言️Java、php、html、javascript等多个。

Python_paipai的博客 2万+

盘点:144个免费学习网站,全网最全资源合集

亲测整理144个免费学习网站,强烈推荐其中44个,正文多图预警。 先看目录: 一、国内MOOC类网站(多综合类) 小科普:MOOC(massive open online courses),即大型开放式网络课程,MOOC教育资源通常来源于各大高校,课程有作业、考试、证书,上同一课程的同学可以互相帮助和交流。一般听课免费、拿证书付费。 1)学堂在线:清华大学推出的、国内拥有最多精品课程的中文MOOC平台。| 涉足领域广、教学质量高、参与人数多。| 可选择付费/免费课程。 2)中国大学MOO

BeWorkingMan的博客 11万+

推荐10个堪称神器的学习网站

每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...

沉默王二 49万+

Python 基础语法(runoob)

多行语句 可使用反斜杠()来实现多行语句: total = item_one + \ item_two + \ item_three 在 [], {}, 或 () 中的多行语句,不需要使用反斜杠() 数字(Number)类型 int (整数), 如 1, 只有一种整数类型 int,表示为长整型,没有 python2 中的 Long。 bool (布尔), 如 True。 float (浮点数), 如 1.23、3E-2 complex (复数), 如 1 + 2j、 1.1

Manjusaka_ywang的博客 4629
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