深层
神经网络入门篇：详解深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network）
深层网络中的前向传播 先说对其中一个训练样本\(x\)如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。 第一层需要计算\({{z}^{[1]}}={{w}^{[1]}}x+{{b}^{[1]}}\)，\({{a}^{[1]}}={{g}^{[1]}} {({z}^{[1]})}\)（\(x\)可以看做\({ ......
神经网络入门篇之深层神经网络：详解前向传播和反向传播（Forward and backward propagation）
深层神经网络（Deep L-layer neural network） 复习下前面的内容： 1.逻辑回归，结构如下图左边。一个隐藏层的神经网络，结构下图右边： 注意，神经网络的层数是这么定义的：从左到右，由0开始定义，比如上边右图，\({x}_{1}\)、\({x}_{2}\)、\({x}_{3}\ ......
c1w4_深层神经网络
深层神经网络 什么是深层神经网络？ 深层的神经网络（Deep L-layer neural network）就是包含了更多隐藏层的神经网络。 从某种意义上来说，logistic regression可以称为一层的神经网络“1 layer NN”。当计算神经网络的层数，通常将输出层计算在内，而输出层不 ......
Python 获取指定目录所有深层文件路径（包括子目录下的所有文件）
import os def get_all_deep_files_in_folder(folder_path): all_files = [] file_paths = os.listdir(folder_path) for item in file_paths: fp = os.path.join ......
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《下篇》
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《下篇》 异常检测——高维数据异常检测：孤立森林 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方 ......
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》 1.异常检测——线性相关方法 真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。 一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另 ......
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《上篇》
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《上篇》 1、什么是异常检测 异常检测（Outlier Detection），顾名思义，是识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。 识别如信用卡欺诈，工业生产异常，网络流里的异常（网络侵入）等问题，针对的是少数的事件。 1.1 异常的类别 点异常（poin ......
C++中delete和delete[]的深层区别
# C++中delete和delete[]的深层区别 今天又看到群里有人讨论 **C++** 中 ```delete```和 ```delete[]```的区别，表层原因大家都了解，因为教科书上说得很明白：```new```和 ```delete```需配对使用， ```new[]```和 ```d ......
OKR 引领绩效变革的深层次原因
绩效管理是企业管理中的重要一环，它可以促进企业员工的工作效率和工作质量，从而实现企业的业务目标。然而，传统的绩效管理方式已经难以满足现代企业的需求。 面对日益复杂的市场环境和变化多端的业务需求，企业需要一种更加灵活、高效的绩效管理方式。这时，OKR 管理模式应运而生，它以目标为导向，通过明确目标、分 ......
精华推荐 | 【JVM深层系列】「GC底层调优系列」一文带你彻底加强夯实底层原理之GC垃圾回收技术的分析指南（GC原理透析）
前提介绍 很多小伙伴，都跟我反馈，说自己总是对JVM这一块的学习和认识不够扎实也不够成熟，因为JVM的一些特性以及运作机制总是混淆以及不确定，导致面试和工作实战中出现了很多的纰漏和短板，解决广大小伙伴痛点，我写了本篇文章，希望可以帮助大家夯实基础和锻造JVM技术功底。 什么是垃圾收集（GC) 在JV ......