上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batch gradient descent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，
标签：人工智能
一、ERNIE安装配置类问题
Q1：最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是？A1：PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本。
Q2：ERNIE可以在哪些系统上使用?A2：优化后各个系统都会支持，目前建议在Linux系统使用。
二、ERNIE使用类问题
Q
题意
https://vjudge.net/problem/CodeForces-1245D
已知一个平面上有 n 个城市，需要个 n 个城市均通上电
一个城市有电，必须在这个城市有发电站或者和一个有电的城市用电缆相连
在一个城市建造发电站的代价是 c[i]
i和 j 两个城市相连的代价是
这一篇我们将开始使用scikit-learn的API来实现模型并进行训练，这个包大大方便了我们的学习过程，其中包含了对常用算法的实现，并进行高度优化，以及含有数据预处理、调参和模型评估的很多方法。
我们来看一个之前看过的实例，不过这次我们使用sklearn来训练一个感知器模型，数据集还是I
分享嘉宾：孙宇，百度NLP主任研发架构师、语义计算技术负责人。
本文根据作者在“2019自然语言处理前沿论坛”语义理解主题的特邀报告整理而成。
本报告提纲分为以下3个部分：
· 语义表示
· 语义匹配
· 未来重点工作
语义计算方向在百度NLP成立之初就开始研究，研究
导读：本文将主要介绍高德在高精地图地面标识识别上的技术演进，这些技术手段在不同时期服务了高精地图产线需求，为高德地图构建高精度地图提供了基础的技术保证。
1.面标识识别
地面标识识别，指在地图道路中识别出各种类型的地面标识元素，如地面箭头、地面文字、时间、地面数字、减速带、车距确认线、
题意
https://vjudge.net/problem/AtCoder-2565
将一个H*W的矩形切成三份，每一次只能水平或者垂直切，问最大块的面积-最小快的面积 的最小值是多少。
思路
先枚举水平切第一块的高i，那么剩余部分h-i要么继续水平切、要么垂直切，因为要使最大快-最小快
一、神经网络(Neural NetWorks)的基本结构
神经网络是由神经层（layer）搭建起来的。由输入层，隐藏层、输出层组成。输入层就是特征的输入；隐藏层有多层，包含神经网络自生成的新特征（输入特征的多次项组合）；输出层为预测结果。简单的神经网络如下图所示：
其中$a_
目录
1.引言
什么是泛化呢？
先举个栗子：
小明和小李都上了高三。小明头脑机灵，一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律，而小李一门心思刷题，一套完了又一套，刷的试卷堆成山了却没有对错题进行总结。高考结束成绩公布，小明超出一本线几十分
一、 Logistic回归与Logistic函数
分类问题的标签可以是$yepsilon left { 0,1 right },yepsilon left { 0,1,2 right },yepsilon left { 0,1,2,3,... right }$，对应分别为二元、三元、
递归遍历树
//遍历算法
#include<iostream>
using namespace std;
typedef struct BiNode{
char data;
struct BiNode *lchild,*rchild;
}BiTNode,*BiT
目前人工智能Artificial Intelligence主要分为两大分支：
计算机视常见：Computer Vision，简称CV
CV主要是研究如何让机器看懂世界的一种技术，通过各种光学传感器来代替人眼对目标对象进行识别，跟踪和检测，使机器能够处理输入的各种图像和视频。
自
一：单变量线性回归（Linear regression with one variable）
背景：在某城市开办饭馆，我们有这样的数据集ex1data1.txt，第一列代表某个城市的人口，第二列代表在该城市开办饭馆的利润。
我们将数据集显示在可视图，可以看出跟某个线性方程有
//采用邻接表表示图的深度优先搜索遍历
#include <iostream>
using namespace std;
#define MVNum 100
typedef char VerTexType;
typedef char VerTexType;
typedef
我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的，在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型——逻辑回归。在分类任务中，它被广泛使用
逻辑回归是一个分类模型，在实现之前我们先介绍几个概念：
几率（odds ratio）：[
frac {p}{(1-p)}
]
其中p表示样本为正例的
本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程，主要依据
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
进行学习
首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张
我们在上篇笔记中介绍了感知机的理论知识，讨论了感知机的由来、工作原理、求解策略、收敛性。这篇笔记中，我们亲自动手写代码，使用感知机算法解决实际问题。
先从一个最简单的问题开始，用感知机算法解决OR逻辑的分类。
import numpy as np
import matplotlib.pyp
组合计数
组合数学主要是研究一组离散对象满足一定条件的安排的存在性、构造及计数问题。计数理论是狭义组合数学中最基本的一个研究方向，主要研究的是满足一定条件的排列组合及计数问题。组合计数包含计数原理、计数方法、计数公式。
组合计数基本原理
加法原理
[
如果一个目标的实现可以在n种不同的情况
有这么一副图像，可以看到，图像上有很多噪点：
高频信号，就好像平地耸立的山峰：
看起来很显眼。
平滑这座山峰的办法之一就是，把山峰刨掉一些土，填到山峰周围去。用数学的话来说，就是把山峰周围的高度平均一下。
平滑后得到：
4.2 计算
卷积可以帮助实现这个平滑算法。
有噪点的
找到数组中，第二小的元素
// C program to find smallest and second smallest elements
#include <stdio.h>
#incl
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