Axure RP 9 近三十种元件集合 一键导入
Axure RP 9 近三十种元件集合 一键导入, 提高创作水平 Axure RP 9 是一款非常专业的交互原型设计软件,它能让用户快速创建应用软件或Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档。今天小编给大家带来的是Axure RP 9 基础教程 元件基础
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Redis桌面管理工具Mac版是Mac平台上的一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具,Redis桌面管理工具Mac版是快速,简单的Redis数据库图形化界面管理器,支持Windows、Mac和Linux平台。
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。 Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等,这些算法都已在很多行业发挥了价值。
机器学习训练秘籍(完整中文版),吴恩达著,短小精悍。不适合没有机器学习基础的人,适合在机器学习训练中遇到困难的人(如训练精度低,对提高精度没有想法的人)。
专门为热爱python的新手量身定做的学习计划,100天速成python大佬 python从入门到大师 仅需100天,只要你有一颗执着的心,你会成功的.
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循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network) 。 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为重要的深度学习(deep learning)算法 ,其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常见的的循环神经网络
在机器学习中,有时候我们基于一个数据集训练的模型对该模型的正确率非常高,而该模型对没有见过的数据集很难做出正确的响应;那么这个模型就存在过拟合现象。 为了缓解或避免过拟合现象,我们通常用的方法是采用正则化方法(Regularization)。