【Android 应用开发】Android 网络编程 API笔记 - java.net 包 权限 地址 套接字 相关类 简介（二）
(1) IPv6地址表示形式1> 首选形式x:x:x:x:x:x:x:x , 每个 x 都占 16 位地址段, x 是一个 16 进制的值, 如 8080:0:9:0:200:A12:100C:12 ;2> 包含0位零位产生 : 自动生成的 IPv6 地址, 经常包含 0 位的字符串;0位压缩 : 使用 "::" 压缩 0 位, 如果连续出现多个 0 位, 可以使用 "::" 代替 ....
【Android 应用开发】Android 网络编程 API笔记 - java.net 包 权限 地址 套接字 相关类 简介（一）
Android 网络编程相关的包 : 9 包, 20 接口, 103 类, 6 枚举, 14异常; -- Java包 : java.net 包 (6接口, 34类, 2枚举, 12异常);-- Android包 : android.net 包 (1接口, 19类, 3枚举, 1异常), android.net.http 包 (6类), android.net.nsd 包 (3接口, 2类), a....
【Android 应用开发】Android 网络编程 API笔记 - java.net 包相关 接口 api
Android 网络编程相关的包 : 9 包, 20 接口, 103 类, 6 枚举, 14异常; -- Java包 : java.net 包 (6接口, 34类, 2枚举, 12异常);-- Android包 : android.net 包 (1接口, 19类, 3枚举, 1异常), android.net.http 包 (6类), android.net.nsd 包 (3接口, 2类), a....
吴恩达《卷积神经网络》精炼笔记（3）-- 目标检测
1 Object Localization前两节课程中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。除此之外，本周课程将继续深入介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出8 x 1向量。除了包含上述一般CNN分类3 x 1向量（class label）之外，还包含了(bx, by)，表示目标中心位置坐标；还包含了bh和bw，表示目标所在矩....
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（3）-- 超参数调试、Batch正则化和编程框架
上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割，使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均（Exponentially weighted averages）的概念以及偏移校正（bias correction）方法。接着，我们着重介绍了三种常用的加速神经网络学习速度的三种算法：动量梯度下降、RMSprop和Adam算法。本节课，我们将重....
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（2）-- 优化算法
上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择，Bias和Variance的概念和区别：Bias对应欠拟合，Variance对应过拟合。接着，我们介绍了防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout。然后，介绍了如何进行规范化输入，以加快梯度下降速度和精度。然后，我们介绍了梯度消失和梯度爆炸的概念和危害，并提....
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（1）-- 深度学习的实用层面
吴恩达的深度学习专项课程的第一门课《神经网络与深度学习》的所有精炼笔记我已经整理完毕。迷路的小伙伴请见文章末尾的推荐阅读：在接下来的几次笔记中，我们将对第二门课《优化深度神经网络》进行笔记总结和整理。我们在第一门课中已经学习了如何建立一个神经网络，或者浅层的，或者深度的。而这第二门课，我们将着重讨论和研究如何优化神经网络模型，例如调整超参数，提高算法运行速度等等。开始吧~1Train/Dev/T....
吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记（5）-- 深层神经网络
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时，我们还介绍了不同的激活函数，比较各自优缺点，讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的....
吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记（4）-- 浅层神经网络
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真正的神经网络模型的学习。1Neural Networks Overview首先，我们从整体结构上来大致看一下神经网络模型。前面的课程中，我们已经使用计算图的方式介绍了逻辑回归梯度下降算法的正向传播和....
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（3）-- 神经网络基础之Python与向量化
上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式，并使用梯度下降算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。通过计算图的方式来讲述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课我们将来探讨Python和向量化的相关知识。上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost....
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