网络发现演示

大白小白一起学 2023-01-13 01:20:28

课时名称	课时知识点
网络发现演示

...全文

157 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

【现在很少发了，感觉没意思！本着知识共享的精神与大家一起分享我网络上搜集的好资源，却被人说三道四的。这是小日本写的书，又薄又贵，实在看不惯！】买这本书的时候，以为是以数据图表或交互设计为主，阅读后发现是信息呈现相关的各种艺术和图形设计。但是读了一遍还是收获很多，算是意外的收获吧。　　　书中针对的是从海报到插图再到图表等各个领域的图形化信息呈现的技巧和知识。虽然驳杂，但是不肤浅。甚至每一个设计案例背后，可以看出作者对案例涉及的领域本身都做了深入的学习了解。这种诚意非常让人敬佩。可以说这本身就是对读者一个很好的示范。对我这个外行，阅读这些文字，欣赏玩味图例背后的故事，和它们呈现的信息，已经值回票价。　　作为设计师的读物，这本书本身的排版，也是在平均水准之上的。张弛有度，疏密相间。阅读起来美观大方，读者感觉放松友好。除了信息图的设计师，平常工作涉及软件设计、演示文档、信息演示类软件开发等领域的人士，都可以阅读一下。

机器学习-4 神经网络 Google神经网络演示平台可任意增减隐藏层数目及神经元数量（神经元数量每一层最多8个）从动态演示过程中可直观发现以下规律： 1.学习率过大造成权值调整不稳定，图像产生震荡； 2.学习率过小造成权值调整过慢，迭代次数过多，收敛缓慢； 3.当测试误差过大于训练误差，分类呈现图像奇怪，则产生过拟合现象；

引言这段时间花了不少精力在了解人工神经网络（ANN），对其设计思想和基本算法有了一定的了解，把相关知识整理如下，一方面梳理思路，增强理解，另一方面也希望对想了解ANN的人有点帮助。1 时代大背景首先，我们了解以下人工神经网络的发展历史。1943年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型； 1957年，心

发现其他设备：允许计算机在同一网络中发现和浏览其他设备（如计算机、打印机和网络存储设备）。被其他设备发现：使你的计算机能够被网络中的其他设备发现和访问。简化网络共享：使文件和打印机共享更加简单和直观，不需要手动输入设备的 IP 地址或名称。网络发现功能不仅限于windows设备之间相互发现,其他系统也可以发现,比如手机端某些文件管理器(cx file explorer等)可以扫描网络中的可用设备。

卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域。就处理图像数据来说，由于一幅图像有许多像素点和通道数，人工神经网络需要很多的权重值w，这样会大大损耗计算资源，也很容易造成过拟合现象。因此，产生了卷积神经网络，仅需很少的神经元就可以对图像进行很好地训练。 ...

程利民的课程社区_NO_1

1

社区成员

73

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章