Kervin_Chan

一次访问就是指一个人来到网站，然后浏览了一些内容之后离开网站的过程；这个过程也被称之为会话，也就是session。注意关闭浏览器后session会话并不会自动销毁，因为服务器端session往往默认有个20分钟的过期时间，如果关闭浏览器后又打开并且访问了同一个网址，这时候只要浏…

网站的本质是什么？是信息，无论是文字信息、图片信息、还是商品信息。 而如何让用户找到需要的信息则成为网站实现目标的第一步。因此，我们需要了解网站的信息架构，先了解网站提供了哪些信息，以及如何将这些信息组织在一起。 以下面的一张图片为例。在互联网中，如果想找到这样一张照片，该如何…

从大规模非结构化数据的集合中找出满足用户信息、需求的资料的过程。 这里的“非结构化”其实是针对经典的数据库而言的数据库里的记录都有严格的字段定义（Scheme），是“结构化”数据的典型代表例如每道菜都有名字，想要吃鱼时，查询“水煮鱼”就非常高效。 相反，“非结构化”没有这种严格…

耶鲁脸部数据库（大小为6.4MB）包含165个GIF格式的灰度图像，共15个人。每个主题有11个图像，每个不同的面部表情或配置都有一个：中心光，眼镜，快乐，左光，无眼镜，正常，右光，悲伤，困倦，惊讶和眨眼。

在了解了深度卷积神经网络的基本架构之后，本章主要介绍卷积神经网络中的 一些重要部件(或模块)，正是这些部件的层层堆叠使得卷积神经网络可以直接 从原始数据(raw data)中学习其特征表示并完成最终任务。 深度学习的一个重要思想即“端到端”的学习方式(end-to-end ma…

卷积神经网络(Convolutional，简称CNN)是一类特殊的人工神经网络，区别于神经网络其他模型(如，递归神经网络、Boltzmann机等)，其最主要的特点是卷积运算操作(convolution operator)。因此，在诸多领 域应用特别是图像相关任务上表现优异，诸如…

TensorFlow已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个'MNIST_data'的目录来存储数据。 这里，mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集。同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后…

手写数字的MNIST数据库可从此页面获得，其中包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集。它是NIST提供的更大集合的子集。这些数字已经过尺寸标准化并以固定尺寸的图像为中心。 MNIST是深度学习的经典入门demo，他是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，…

在机器学习，支持向量机的监督学习模型与相关的学习算法可以分析用于数据分类和回归分析。给定一组训练样例，每个训练样例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法建立一个模型，将新的例子分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器（尽管方法如Platt缩放存在以…