原创 論人生(2)

  上一篇文章講了從孫志超的文章中瞭解到的一些啓發。現在我自己已經平和很多了。上一篇的末尾,我提到了獎賞機制,在這篇文章裏,我想說說這個獎賞機制。 小時候聽的話   初中畢業後,我和爺爺奶奶來到了奶奶的老家,吉林省公主嶺市。   

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 4,week 4)

本週是Special Application Face Recognition Face問題有兩種,一種是Face Verification,另一種是Face Recognition。 問題定義如下 Verification

原创 路徑規劃A*算法

A*算法是在Dijkstra算法上進行改進,畢竟,我們是知道終點和起點的位置信息的,Dijkstra算法完全是四面八方全都找,然而我們既然已經知道,比方說重點在起點的北方,那麼完全可以直接往北方搜索。 所以算法綜合了Best-Fi

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 4,week 2)

Classic Network LeNet - 5 LeNet-5是1998年的,非常早期,總共有60k個parameter,有如下幾個特點: 1. 結構已經是conv pool conv pool FC FC Output 這

原创 Coursera UPenn 機器人學課程筆記 - Course 1 Aerial Robotics Week 1

這節課主要是背景簡介和宏觀介紹 市場估計 幾個點: 2015年統計值: 1、US市場每月15,000個 2、15B USD 的市場,2020年預計是25B USD。 3、幾個工業領域的應用:   農業,拍照,錄像,建設,

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 2,week 3)

這周主要講的是超參數的調試、Batch Norm以及多分類。 Hyperparameter Tuning Tuning Process   一般來說,最重要的就是那個Learning_rate,也就是αα 。第二重要的一般是動量參

原创 ubuntu下好用的工具彙總

目錄查看系統資源GlancesHtop 查看系統資源 Glances win下有資源管理器,Ubuntu的不太好用,推薦一個glances,很好用,可以查看磁盤io情況,網絡io情況 Htop 查看個個CPU的情況,對於進程中子線

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 4,week 3)

Object Localization 問題的描述 Object Classification是指一張圖片,裏邊有一個車,判斷是不是車的圖片 Object Classification with Localization,是指判

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 2,week 1)

Course 2主要講的是實踐,以及讓神經網絡工作的更好。 Traing/Dev/Test Set   在Machine Learning中,一般會將數據集分成Training Set,Develop Set以及Test Set。

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 2,week 2)

本週內容主要講的是加速訓練優化。 Mini-Batch Mini-Batch主要是爲了解決訓練神經網絡時如下問題: 一方面,神經網絡需要大量的數據,計算量就比較大。如果每次計算數百萬個樣本,然後得到一個梯度,然後下降一步,那麼

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 4,week 1)

Computer Vision   Computer Vision有兩個具體的問題類型: Classification,例如分類圖片中有沒有貓 Object Detection,例如識別路上的汽車並圈起來   對於這些Co

原创 Coursera 斯坦福 算法課 Course 1 Week 1

本節課主要講了大O ,大Θ ,小o 的概念。 然後講了時間複雜度的分析方法,以及分治法。作業題是: 使用karatsuba算法計算大數乘法: So: what’s the product of the following t

原创 論人生(1)

背景   先說說背景吧。我從18歲進入了五道口理工學院開始,經常就時不時的在想,我以後要做什麼,我想要幹啥,我未來怎麼樣。我如果選擇了這個,沒選擇那個,我會怎麼樣,我該怎麼弄。   其實說實話,這些問題真挺累的。其實現在看看,誰

原创 路徑規劃Dijkstra算法

Dijkstra搜索最短路徑: 整體思路 從起始節點開始,將鄰域節點進行遍歷,標註好鄰域節點最小的累計路徑長度,直到遍歷到終止節點。 算法複雜度 naive的方式,算法複雜度爲O(|V|2) ,其中|V| 是節點數量 聰明的方

原创 吳恩達Deeplearning.ai 知識點梳理(course 3,week 1)

這周主要講的是ML Strategy Why ML Strategy?   爲什麼要有ML Strategy呢?所謂戰略,就是指通往目標的正確路徑。(使命、願景、戰略:CEO最重要的三項工作)因爲ML尤其是DeepLearning