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我也要
我们就是那样的有缘无份，这一点我早已明了。
可心中就是有种难以割舍的情谊，久久不能散去。
有时会嫉妒，有时会觉得不公平，
变得敏感，在意，
终于又犯了错，
我不再原谅我自己，我不再谦悔
人们都装做坚强，都在告诉着别人我活得很不错，
坚强到高傲，坚强到冷漠
这些日子里面遇到了不少女孩子，形形色色，
短暂的相遇，却没有一个要我那么的怦然心动，
感情就像一道程序，变得越来越庸俗而乏味
你说，爱会变淡吗？爱会变成恨吗？
爱应该是浪漫的，绚烂的，是吗？
突然想到了一个词，悸动
一个人的世界也好，两个人的也罢，
就算孤单，就算不公，
我仍然爱这个世界，
不做圣人，但要微笑着面对世界，
哪怕是在心里
静静的夜晚，静静的听着苏格兰风笛，
那是我的旋律，心中充满了感动，
悠扬而凄婉的笛声中，是我孤单的身影，
我要更加坚强，绝不倒下，
那样至少还有影子与我相伴
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
环球游：苏格兰
苏格兰是一个自然粗犷、文化厚重、政治复杂、社会包容的“欧洲边陲国”。它既是英国历史的骨干，又是民族意识最鲜明的地区。高地与岛屿的辽阔、古堡与风笛的浪漫、威士忌与森林的呼吸，构成了苏格兰独特而动人的画卷。
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
期许之地
在那时，当苏格兰风笛的声音在远方青色山峦响起，那幽远轻轻掠过故事里的战歌嘹亮、掠过树荫里的静谧飘然、掠过海面上的水妖低语，到达心中期许之地。 时至今日，吟游诗人已然老去。他蹲坐在火塘边，向围炉而坐的少年们讲述着那一场场沉沉浮浮的梦境传说。传说里，声嘶力竭与温柔相待来回交替，让少年的眼神时而苍凉而远、时而美好如飘。当夜深之时，篝火早已燃尽，少年已经安然睡去，少年梦里尽是漫山遍野与烟云无限。当吟游...
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
什么是New Age音乐？（转载）
什么是New Age音乐？这也许是阁下首先涌现的第一条问题。New Age音乐，好像连一个像样的官方的译名都欠奉。是新音乐？减压音乐？你的问题---我们找了两位有分量的代表尝试解答。首先“音乐殖民地”的总编袁智聪认为，New Age音乐早存在YUPPIES（优皮士）间的音乐种类，这个注重意境化及背景化的音乐，通常是YUPPIES一日辛劳后，回家静心享受的音乐类型。至于另一位吴湛铨先生，是专门发行N
今天看完了《勇敢的心》非常感动，收集了些资料！希望大家喜欢。
『剧情介绍』在威廉·华莱士还是孩子的时候，他的父亲，苏格兰的英雄马索·华莱士在与英军的斗争中牺牲了。幼小的他在父亲的好友的指导下学习文化和武术。 光阴似箭，英王爱德华为巩固在苏格兰的统治，颁布法令允许英国贵族在苏格兰享有结婚少女的初夜权，以便让贵族效忠皇室。王子妃伊莎贝拉是个决断的才女，她知道这道法令会让英国贵族有意于苏格兰，但更会激起苏格兰人民的反抗。年轻的华莱士学成回到故乡，向美丽的少女
《勇敢的心》
片名：勇敢的心导演：梅尔.吉布森 Mel.Gibson 主演：梅尔.吉布森 Mel.Gibson 派特里克.麦克哥汉 Patrick.Mcgodhan 获奖：第68届奥斯卡最佳影片、最佳导演、最佳摄影、最佳音乐、最佳化装五项大奖剧情简介 在威廉.华莱士还是孩子的时候，他的父亲，苏格兰的英雄马索.华莱士在与英军的斗争中牺牲了。幼小的他在父亲的好友的指导下学习文化和武术。光阴
我最早欣赏的史诗巨片
勇敢的心一部悲壮的、融合血泪传奇的史诗巨片苏格兰人民的追求自由之路在刀光剑影的残酷争战中，缠绵着荡气回肠的铁血柔情１９９５年出品导 演：梅尔·吉布森主 演：梅尔·吉布森索菲·玛索·第六十八届奥斯卡最佳影片、最佳导演、最佳化妆、最佳摄影、最佳音响效果五项大奖·美国百部经典名片之一《勇敢的心》又名《惊世未了缘》，它以１３～１４世纪英格兰的宫廷政治为背景，以战争为核心，讲述了苏格兰起义领
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斯卡博洛市集（Scarborough Fair）原是一首古老(大约作于十三世纪)的苏格兰民间谜歌(riddle song)。很优美迷人的一首歌，高中的时候看过一个电视广告：一个减肥茶 巩俐做的广告，那时候觉得这个曲子好美啊，现在...
August 2006
Volume in drive C is SYSVolume Serial Number is 3BA7-E2D3 Directory of C:\kugoo\2006-8 08/31/2006 11:54 PM <DIR> .08/31/2006 11:54 PM <DIR> ..08/17/2006 02:52 PM 7,963,376 秦海璐.02.幸福回味.mp...
2.11 区块链一周资讯概览
Peace 渡鸦区块链专栏作者 WEF见闻：联合国有望通过区块链技术解决人道主义问题 在一年一度的瑞士达沃斯世界经济论坛上， 联合国提出不少亟待解决的人道主义问题，让人意外的是，诸如贫困、饥饿、平等权益、气候变化和清洁能源等全球关注的热点问题竟有望通过区块链技术得以解决，达成人类可持续发展的宏伟战略目标。 由于区块链技术的去中心化特点，更多的贫困人口、弱势群
[原]碟评：张韶涵《欧若拉》
一首旋律似曾相识的《寓言》把张韶涵以一个歌手的身份带到了大家的面前。我听说过张韶涵演过电视剧，甚至比她唱歌来得更早，但是我是一个基本上不看电视，尤其是那些无聊的电视剧的人，我还是仅仅从CD封套上看到过她长得什么样。长得什么样不评价了，虽然说是学工业设计的，要有一定的审美观，但是我看人一直不太准，所以经常是别人提起的美女我觉着不怎么样，被我定义为美女的总是被别人骂个狗血喷头。《寓言》听上去是一首
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momo 刺猬头 喜欢苏格兰的风笛喜欢荷兰小溪边的风车喜欢罗卡角的海风喜欢大西洋海天一色的深邃眼神喜欢飞机掠过云端……繁忙的生活简单的小憩看看窗户外面害羞的阳光在不停成长中lea
重返英国
今天又重新返回小别三个月的英国，离开了喧嚣浮躁的北京，回到了安详静谧的英伦，心中有一种莫名的空荡荡的感觉。在英国，你可以安心地欣赏苏格兰优美异常的高山大川，可以在那悠扬的苏格兰风笛声中流连，也可以躲到大英图书馆的角落里独自翻阅那线状的中国孤本。Skype岛上的古堡在这渐寒的冬天应该不会因为披上银装而稍显臃肿吧？牛津古老学院中的壁炉可曾燃起了温暖的火炭？剑桥碧波中的浮藻依旧在水底招摇罢？在英国，人和
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