1. 每个人都该有经济学思维 ——读《薛兆丰经济学讲义》

    经济学思维展示了一种理性的,洞悉事物本质的,全面的思考方式。从这本书中,所得到的经济学知识是有限的,但如果能了解生活中的经济学原理,建立经济学思维,对个人的发展将是有益的。

    2019/03/17 BookReview

  2. 二叉树

    刚开始接触数据结构,之前只对顺序表,链表,栈和队列有些接触,对二叉树这个概念还是很陌生,所以总结一下

    2019/03/16 算法和数据结构

  3. 我们生活在一个狭隘的空间里 ——读《平面国》

    求知比盲目的快乐要好得多

    2019/02/25 BookReview

  4. 48. Rotate Image

    LeetCode 上的一个题目觉得很有意思

    2019/02/19 算法和数据结构

  5. 从智人到造物主 ——读《人类简史》

    作者以独特的视角讲述了智人这个人种的发展历史,对发展中的问题进行了深刻讨论,并对未来展开了无限遐想与担忧。

    2019/02/16 BookReview

  6. 动态时间规整

    Dynamic Time Warping(DTW) 是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法。主要用来解决两个时间序列不“同步”的问题。DTW 使序列在时间维度上非线性地“扭曲”以确定他们的相似度,并且独立于非线性的时间维度变化。

    2019/02/06 MachineLearning

  7. 卷积神经网络概述

    卷积神经网络 (Convolutional Neural Network),由若干卷积层,池化层和全连接层组成,与其他深度学习结构相比,卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果 卷积层 Convolution(CONV) 池化层 Pooling(POOL) 全连接层 Fully connected(FC)

    2019/01/05 MachineLearning

  8. 玄学的学习率

    学习率是深度神经网络里最重要的超参数之一,学习率的选取直接影响了我们模型的质量,但有时学习率的选取是很玄学的

    2018/12/23 MachineLearning

  9. 梯度下降的优化算法

    随着训练样本数量的提升,我们训练后的模型的表现也越来越好,但每次迭代的时间也不断增加。我们主要通过,减少完成一次参数更新的样本数量,以及利用算法尽量从最短路径更新参数,来优化梯度下降算法

    2018/12/21 MachineLearning

  10. 深层神经网络中的正则化

    随着神经网络的深度化,容易出现训练集的精度高,测试集的精度相对不高,这可能是出现了过拟合的情况。这时可以通过增加训练集来解决。如果增加训练集的代价太高,正则化是一个很好的选择

    2018/12/20 MachineLearning