从瘦高到矮胖

最新推荐文章于 2025-04-17 18:21:52 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jimwind/archive/2013/03/02/2939874.html

从上层到底层的广泛涉足，到专注一层中的细节逻辑。

 

强迫自己在一层中设计，编写应用。

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jimwind/archive/2013/03/02/2939874.html

正态分布
缘 源 园
04-03 4541
什么是正态分布? 正态分布是一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ )。 正态分布的应用 生活、生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。 正态分布特点 μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 标准差如何来？ 方差 是在概率论和统计方差衡量一组数据时离散程度的度量 .
统计分析 -- 正态分布
Scp_blog的博客
10-24 8799
正态分布（normal distribution）又称Gauss分布（Gauss distribution ）,是以均数为中心，中间频数分布多，两侧逐渐减少的对称分布，由于频率的总和等于100%或1，故横轴上曲线下的面积等于100%或1。 正态分布曲线的数学函数表达式： X为连续随机变量，μ为X值的总体均数，σ2 为总体方差，记为X~N（μ,σ2） (1) 正态分布以均数μ 为中心，左右...
台湾老李--为什么高瘦网络比矮胖性能好
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07-12 571
模块化需要更少参数语音和图像之前浅层方法需要大量特征工程，深度学习方法都是自动从数据中学习
从 TCP Reno 经 BIC 到 CUBIC
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TCP/IP
09-29 1万+
reno 线性逼近管道容量 Wmax，相当于一次查询(capacity-seeking)，但长肥管道从 0.5*Wmax 到 Wmax 的线性遍历太慢，期间一旦遭遇丢包，则前功尽弃。cubic 只与绝对时间有关，不管 rtt 如何，只要 ack 虽迟但到，公平性就毫无问题。这两篇文章，感觉还是啰嗦了，今日重新一气呵成这个话题。浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。
MySQL索引从基础到原理
yyz13862243的博客
04-11 654
它是 B Tree 的变种，B Tree 能解决的问题，它都能解决。B Tree 解决的两大问题是什么?(每个节点存储更多关键字；路数更多)2)扫库、扫表能力更强(如果我们要对表进行全表扫描，只需要遍历叶子节点就可以 了，不需要遍历整棵 B+Tree 拿到所有的数据)B+Tree 的磁盘读写能力相对于 B Tree 来说更强(根节点和枝节点不保存数据区， 所以一个节点可以保存更多的关键字，一次磁盘加载的关键字更多)排序能力更强(因为叶子节点上有下一个数据区的指针，数据形成了链表)
李宏毅机器学习——Why Deep总结
Fighting Hua
11-22 470
问题1：越深越好？ learning从一层到七层，error rate在不断的下降。能看出network越深，参数越多，performance较也越好。 问题2：矮胖结构 v.s. 高瘦结构 比较shallow model较好还是deep model较好，在比较的时候一个前提就是调整shallow和Deep让他们的参数是一样多，这样就会得到一个矮胖的模型和高瘦的模型。 这个实验的后半段的实验结果是：我们用5层hidden layer，每层2000个neural，得到的error rate是17.2%（
MySQL - 索引从基础到原理，详解/图解
SAGGITARXM
04-17 962
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。通俗来讲，索引类似文章的目录，用来提高查询的效率。它是 B Tree 的变种，B Tree 能解决的问题，它都能解决。B Tree 解决的两大问题是什么?(每个节点存储更多关键字；路数更多)
电容界的“胖子”与“瘦子”：电解电容和陶瓷电容的滤波大比较
2301_81431262的博客
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