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转载 Git使用教程3-提交控制

时光机穿梭我们已经成功地添加并提交了一个readme.txt文件，现在，是时候继续工作了，于是，我们继续修改readme.txt文件，改成如下内容： Git is a distributed version control system. Git is free software. 现在，运行git status命令看看结果： $ git status # On bra

2017-09-25 16:47:07 294

转载 Git使用教程2-创建版本库

创建版本库转载至：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/ 0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000/0013743256916071d599b3aed534aaab22a0db6c4e07fd0000 什么是版本库呢？版本库又名仓库，英文名repository，你

2017-09-25 16:44:42 269

转载 Git使用教程1-安装Git

安装Git 文章转载至https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000/00137396287703354d8c6c01c904c7d9ff056ae23da865a000 最早Git是在Linux上开发的，很长一段时间内，Git也只能在Linux和Unix系统上跑

2017-09-25 16:42:47 1390

转载 window下配置SSH连接GitHub、GitHub配置ssh key

原文地址:http://www.cnblogs.com/hukai46/p/5489631.html 此经验分两部分：第一部分介绍：在windows下通过msysGit（Git for windows、Git Bash）配置SSH Keys连接GitHub。第二部分介绍：在GitHub上创建仓库，在本地创建项目，然后将本地项目通过SSH提交到GitHub仓库中。

2017-09-12 23:01:13 514

转载 DNN神经网络及前向传播算法概述

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法　　　　深度神经网络（Deep Neural Networks，以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络　　　　在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 　　　　输出

2017-08-29 21:37:57 1325

转载转载自http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html---梯度下降讲解

梯度下降（Gradient Descent）小结　　　　在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度　　　　在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y)

2017-08-29 21:30:29 593

原创 OpenGL编程指南(第八版)第一个渲染三角形案例代码在win8双显卡电脑VS2015中运行方法总结

OpenGL编程指南（第八版）第一个渲染三角形案例代码在win8上VS2015中运行及配置方法

2017-05-20 15:37:03 737

原创实现windows8与virtual box linux虚拟机之间的文件共享

1、启动linux ubuntu系统； 2、选择设备->共享文件夹 3、按如图所示编辑共享文件夹，共享文件夹路径即为windows系统中待共享的文件夹 4、通过图片命令切换到root用户，这样后面才能有权限创建文件目录 5、在Linux中创建共享文件：mkdir /mnt/share 6、挂载共享文件夹： savedcode为windows系统中需共享文件夹的文件名 Success

2015-10-30 17:27:07 330

原创根据二叉树的中序遍历和后序遍历创建一棵二叉树，并且返回所创建的树的树高，具体方法请参见下面源码（经过调试，无任何bug存在）

#includeusing namespace std;class Node {public: char ch; Node*left; Node *right; Node(char c, Node *lc, Node *rc) { ch = c; left = lc; right = rc; } Node() { } ~Node() { delete left; delete right

2014-12-23 22:13:08 482

√ 本书内容来自作者长期学习研究及在阿里一线相关工作经历。 √ Caffe是应用广的深度学习框架，非常适于用来练手和入门。 √ 本书侧重解决实际问题及理解深度学习理论，实例、习题丰富。 √ 既狠抓基功又紧扣产业，既详述工具、模型又深入分析源码。《深度学习：21天实战Caffe》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习，通过阅读 Caffe 源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，《深度学习：21天实战Caffe》偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。

2017-10-19

空空如也

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