2016-08-03 曹强
Angular-Ui 对于 AngularJS 开发者来说是一个非常重要的工具,其中 UI-Router 又是重中之重。UI-Router 插件提供了“嵌套作用域等规则”等有用的特性,对于复杂项目开发非常实用,最近在项目中开始使用 UI-Router ,于是决定好好把它学习一遍,这些文章都来源于 UI-Router 的 github,下面是这次学习内容 学习 ui-router - 管理状态 学习 ui-router - 状态嵌套和视图嵌套 学习 ui-router - 多个命名的视图 学习 ui-router - 路由控制 学习 ui-router - 组件 more 继续阅读 »
2014-01-02 W.Y.
Angular-Ui 对于 AngularJS 开发者来说是一个非常重要的工具,其中 UI-Router 又是重中之重。UI-Router 插件提供了“嵌套作用域等规则”等有用的特性,对于复杂项目开发非常实用,最近在项目中开始使用 UI-Router ,于是决定好好把它学习一遍,这些文章都来源于 UI-Router 的 github,由于能力有限,有些地方没有看懂,另外还有一些地方只能意译出来,希望大家在参观的过程中指出其中的错误。 学习 ui-router - 管理状态 学习 ui-router - 状态嵌套和视图嵌套 学习 ui-router - 多个命名的视图 学习 ui-router - 路由控制 学习 ui-router 继续阅读 »
2017-09-20 Alex Sun
1. 模型选择 对于一组数据集,可能会选择不同的模型。例如: $$ \begin{array}{} h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x \ h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2 \ h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x+...+\theta_3x^3 \ h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x+...+\theta_{10}x^{10} \ \end{array} $$ 继续阅读 »
2015-11-25 安兴乐-siler
将概率统计联系到机器学习上 表4-1 机器学习与统计中的对比 罐子小球 机器学习 未知的橙色小球比例 某一确定的假设在整个X输入空间中,输入向量x满足条件 的占整个输入空间的比例 抽取的小球∈整个罐子中的小球 训练输入样本集 整个数据集X 橙色小球 假设h作用于此输入向量x与给定的输出不相等 绿色小球 假设h作用于此输入向量x与给定的输出相等 小球样本是从罐子中独立随机抽取的 输入样本x是从整个数据集D中独立随机选择的 该表来自博客园.杜少 继续阅读 »
2016-04-09 LEo
刚开始学习go语言的时候,看代码中某个类型实现了Error()方法,然后就可以将该类型赋值给error类型。当时还没学习接口,不懂为什么可以这样赋值。学习接口以后,才明白怎么回事。查看go源码,发现内置类型error其实是一个接口类型,并实现了Error()方法,如下: 继续阅读 »
2015-03-10 litaotao
1. 写在前面   最近一直在学习spark,延伸到学习IPython,发现IPython这东西还真是不一般啊,所以决定还是应该坐下了认真学习一下。下面都是我在官网上学习时的笔记了。 2. 前言   IPython provides a rich architecture for interactive computing with: 继续阅读 »
2015-11-25 安兴乐-siler
补救措施(使机器学习成为可能) 我们通过上一节课,知道无法精确的通过已知样本来求得适合所有样本集的g。回想曾经学过的概率统计知识,即使我们不能够得到总体情况,但是依然可以通过抽样来“近似”得到总体大致的情况。 现在有一个很大的盒子,里面充满了很多很多的橘色和绿色的弹珠。 继续阅读 »
2013-12-29 Robin Wen
文/Robin 本站推广 币安是全球领先的数字货币交易平台,提供比特币、以太坊、BNB 以及 USDT 交易。 币安注册: https://accounts.binancezh.pro/cn/register/?ref=11190872 邀请码: 11190872 【问题描述】 大家好,本人今年大4,自学oracle3年了,目前在实习,但是oracle的学习上一直感觉进步很慢,希望圈内前辈们指点一下? 有的时候真的很累,都不知道自己活着到底是为了什么?大学很差4流本科,非计算机专业,自知没有天资,只能靠拼命努力,所以从大一到大三,我一直全身心的在学习oracle,除了白天要上学校的的课外,平时就一直窝在图书馆学习orac 继续阅读 »
2015-11-25 安兴乐-siler
1. 机器学习是不可能的 我们先来看一个简单的二分问题: if : 继续阅读 »
2017-02-08 Lu Huang
ASR
最近开始阅读《解析深度学习:语音识别实践》,将会把文中的一些总结放到这里和大家分享。今天的这篇文章主要介绍语音识别的基本结构。 下图中展示的是语音识别系统的典型结构,语音识别系统主要由图中的四部分组成:信号处理和特征提取、声学模型(AM)、语言模型(LM)和解码搜索部分。 信号处理和特征提取部分以音频信号为输入,通过消除噪声和信道失真对语音进行增强,将信号从时域转化到频域,并为后面的声学模型提取合适的有代表性的特征向量。声学模型将声学和发音学(phonetics)的知识进行整合,以特征提取部分生成的特征为输入,并为可变长特征序列生成声学模型分数。语言模型估计通过从训练语料(通常是文本形式)学习词之间的相互关系,来估计假设词序 继续阅读 »