socket网络跨主机的进程间通信是以五元组【源IP，源端口，目的IP，目的端口，TCP或UDP协议】，来找到不同的进程，并互发数据进行通信。 同一主机上的进程间通信，大都是...
发简信
IP属地：宁夏
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进程间通信（无名管道、FIFO命名管道、消息队列、共享内存、socket） -
吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史
为什么要探索发展史(实例分析)？ 我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？ 上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。 事实上...
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吴恩达深度学习笔记(72)-卷积网络的边缘检测
边缘检测 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例。在这个笔记中，你会看到卷积是如何进行运算的。 在之前的笔记中，我说过神经网络的前几层是如何检测边缘...
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吴恩达深度学习笔记(68)-多任务学习
多任务学习（Multi-task learning） 在迁移学习中，你的步骤是串行的，你从任务A里学习只是然后迁移到任务B。在多任务学习中，你是同时开始学习的，试图让单个神经...
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吴恩达深度学习笔记(67)-迁移学习（Transfer learning)
迁移学习（Transfer learning） 深度学习中，最强大的理念之一就是迁移学习，有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识，并将这些知识应用到另一个独立的任务中。 所...
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吴恩达深度学习笔记(64)-开发集和测试集的大小分配
开发集和测试集的大小（Size of dev and test sets） 在上一个笔记中你们知道了你的开发集和测试集为什么必须来自同一分布，但它们规模应该多大？在深度学习时...
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吴恩达深度学习笔记(62)-模型的满足和优化指标讲解
满足和优化指标（Satisficing and optimizing metrics） 要把你顾及到的所有事情组合成单实数评估指标有时并不容易，在那些情况里，我发现有时候设立...
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吴恩达深度学习笔记(61)-训练调参中的准确率和召回率
单一数字评估指标（Single number evaluation metric） 无论你是调整超参数，或者是尝试不同的学习算法，或者在搭建机器学习系统时尝试不同手段，你会发...
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吴恩达深度学习笔记(60)-深度学习中的正交化
正交化（Orthogonalization） 搭建建立机器学习系统的挑战之一是，你可以尝试和改变的东西太多太多了。 包括，比如说，有那么多的超参数可以调。 我留意到，那些效率...
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吴恩达深度学习笔记(59)-什么是机器学习策略？
什么是ML策略？（Why ML Strategy?） 如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略。我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统。那么...
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吴恩达深度学习笔记(55)-Softmax 回归（Softmax regression）
Softmax 回归（Softmax regression） 到目前为止，我们讲到过的分类的例子都使用了二分分类，这种分类只有两种可能的标记0或1，这是一只猫或者不是一只猫，...
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吴恩达深度学习笔记(53)-Batch Norm 为什么奏效
Batch Norm 为什么奏效？（Why does Batch Norm work?） 为什么Batch归一化会起作用呢？ 一个原因是，你已经看到如何归一化输入特征值x，使...
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吴恩达深度学习笔记(51)-归一化网络的激活函数（重要！）
归一化网络的激活函数（Normalizing activations in a network） 在深度学习兴起后，最重要的一个思想是它的一种算法，叫做Batch归一化，由S...
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吴恩达深度学习笔记(50)-超参数训练的实践
超参数训练的实践：Pandas VS Caviar（Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar） 到现在为止，...
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吴恩达深度学习笔记(49)-为超参数选择合适的范围
为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyperparameters） 在上一个笔记中，你已经看到了在超参数范围中，随...
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吴恩达深度学习笔记(48)-教你如何调参
从今天开始，我们进入超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）这个模块了，这个主要关注调参的方法和数据处理的相关东西，如何你真的对神...
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吴恩达深度学习笔记(46)-学习率衰减优化(Learning rate decay)
学习率衰减(Learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率，我们将之称为学习率衰减， 我们来看看如何做到，首先通过一个例子看看，为什...
