其他
关注
分享
扫一扫
前后端、数据库、深度学习算法自学
我土豆去哪了
只想暴富
展开
-
第一门课_第四周：深层神经网络
文章目录4.1 深层神经网络4.3 深层网络中的前向传播4.4 核对矩阵的维数4.6 搭建神经网络块4.2 前向传播和反向传播（视频顺序有错）4.7 参数vs超参数4.8 深度学习和大脑的关联性4.1 深层神经网络4.3 深层网络中的前向传播4.4 核对矩阵的维数4.6 搭建神经网络块4.2 前向传播和反向传播（视频顺序有错）4.7 参数vs超参数4.8 深度学习和大脑的关联性...原创 2021-08-26 17:37:12 · 239 阅读 · 0 评论 -
Axios
文章目录一般使用实例使用一般使用// 公共配置axios.defaults.baseURL = 'http://xxx'// 调用接口axios({ url: '/banner',}).then(res =>{ console.log(res);})实例使用// 需要从两台或更多台服务器拿数据时，可以用实例const ins1 = axios.create({ baseURL: 'http://xxx'})ins1({ url: '/xxx'原创 2021-08-08 09:52:55 · 82 阅读 · 0 评论 -
Promise
文章目录回调地狱PromisePromise.all回调地狱// 回调地狱（多层请求嵌套）$.ajax({ url: 'http://xxx', success: function(res){ console.log(res); $.ajax({ url: 'http://xxx?id=' + res.list[0].id, success: function(res) { console.log(res); } }) }})Promise// Pr原创 2021-08-08 09:39:10 · 94 阅读 · 0 评论 -
Ajax应用
文章目录在原生js中应用ajax在jQuery中应用ajax在原生js中应用ajax// 生成一个ajax请求对象var xhr = new XMLHttpRequest()// 打开一个请求xhr.open('GET', url, true)// 发送请求xhr.send()// 服务器有相应执行的函数xhr.onload = function(){ // const data = xhr.responseText; const data = JSON.parse(xhr.respo原创 2021-08-05 15:54:53 · 83 阅读 · 0 评论 -
第一门课_第三周：浅层神经网络
文章目录3.1 神经网络概述3.2 神经网络的表示3.3 计算一个神经网络的输出3.4 多样本向量化3.5 向量化实现的解释3.6 激活函数3.7 为什么需要非线性激活函数？3.8 激活函数的导数3.9 神经网络的梯度下降3.10 直观理解反向传播3.11 随机初始化3.1 神经网络概述3.2 神经网络的表示3.3 计算一个神经网络的输出3.4 多样本向量化3.5 向量化实现的解释3.6 激活函数3.7 为什么需要非线性激活函数？3.8 激活函数的导数3.9原创 2021-08-04 11:47:16 · 371 阅读 · 0 评论 -
mysql+python的基础操作
# 导入包import pymysql# 链接数据库db = pymysql.connect( host="localhost", user="root", password="xxxxxx", database="test",)# 定义游标cursor=db.cursor()# 创建表sql_create_table="CREATE TABLE User(id int, name varchar(255))"cursor.execute(sql_cr原创 2021-07-28 08:48:56 · 130 阅读 · 0 评论 -
neo4j+python的基础操作
# 导入包from py2neo import Graph,Node,Relationship,RelationshipMatcher# 链接到neo4j数据库graph=Graph('http://localhost:7474',username='neo4j',password='xxxxxx')# 创建节点（均可直接赋值变量）a=Node('User',name='yaim') #第1个参数为节点类型，第2个参数为节点属性和值b=Node('User',name='fyl')# 创建原创 2021-07-28 08:41:19 · 391 阅读 · 0 评论 -
neo4j数据库的基础操作
（1）创建一个节点：CREATE (n:Stock{name:’安琪酵母’,code:’600298’,launchDate:date(“2000-08-18”)}) RETURN n（2）创建多个节点：CREATE(n:Stock{name:’招商银行’，code:’600036’,launchDate:date(“2002-04-09”)}),(:Stock{name:’中科创达’,code:’300496’,launchDate:date(“2015-12-10”)}) RETURN n（3原创 2021-07-28 08:30:37 · 218 阅读 · 0 评论 -
Vue入门笔记（B站）
文章目录00.Html5框架代码01.Vue官网地址02.第一个Vue程序03.el挂载点04.data数据对象05.本地应用_v-text指令({{}}指令)06.本地应用_v-html指令07.本地应用_v-on指令(@指令)08.本地应用_v-show指令09.本地应用_v-if指令10.本地应用_v-bind指令(:指令)11.本地应用_v-for指令00.Html5框架代码<!DOCTYPE html><html lang="en"><head>原创 2021-07-18 15:17:30 · 239 阅读 · 0 评论 -
第一门课_第二周：神经网络的编程基础
2.1 二分类2.2 逻辑回归（Logistic Regression）的假设函数2.3 逻辑回归的代价（成本）函数（Logistic Regression Cost Function）2.4 梯度下降法（Gradient Descent）2.7 计算图2.8 使用计算图求导2.9 逻辑回归中的梯度下降法2.10 m个样本的梯度下降法2.11 向量化2.12 向量化的更多例子2.13 向量化逻辑回归2.14 向量化逻辑回归的梯度输出2原创 2021-07-17 11:19:50 · 182 阅读 · 0 评论 -
第一门课_第一周：深度学习引言
1.2 什么是神经网络？① 深度学习：训练神经网络的过程。② ReLU激活函数（Rectified Linear Unit）：从趋近于零开始，然后变成一条直线。③ 神经网络：以预测房价为例。1.3 用神经网络进行监督学习① 图像应用—常用卷积神经网络（CNN）；序列数据（如音频、语言）—常用递归神经网络（RNN）；更复杂应用（如自动驾驶）—常用混合的神经网络。② 标准的神经网络：卷积神经网络（CNN）：递归神经网络（RNN）：③ 结构化数据：每个特征，如房屋大小卧室数量、用户的年原创 2021-07-17 10:30:53 · 88 阅读 · 0 评论 -
# 在Django中应用Vue时出现“{{ }}”无效的解决方法
。。。原创 2021-07-17 10:19:54 · 1516 阅读 · 0 评论 -
Django入门笔记（B站）
1、在app的 templates 文件夹中添加文件 ‘calPage.html’ ：编写相应的前端代码：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>计算页面</title></head><body><form method="post" action="/calAction/"&g原创 2021-07-14 10:04:44 · 253 阅读 · 0 评论