权重 | 易学教程

css学习笔记之选择器以及IE6是否兼容

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css中的选择器;(不区分大小写) 1.标签选择器. (1).所有的标签都可以作为标签选择器使用; (2).无论这个标签藏得有多深一定会选择到; (3).会选择页面所有的这种类型的标签.经常描述"共性",无法描述某个元素的"个性". 2.id选择器; 所有的标签都有这个属性.表示这个标签的名字. 名字不能乱写注意:(1).任何标签都可以有id,id的命名只能有字母.数字下划线;必须以字母开头;不能和标签重名;大小写表示不同的名字,要严格区别; (2).一个网页上不能出现同名的id;(主要是对js) (3).id选择器的优先级要高于标签选择器也大于类选择器; id>类>标签 3.类选择器; (1).所有的标签都可以作为类选择器使用. (2).选择器名是可以重复的. (3).一个标签可以属于多个类选择器. 建议: (1).不要去试图用一个类名，把某个标签的所有样式写完。这个标签要多携带几个类，共同造成这个标签的样式。 (2). 每一个类要尽可能小，有“公共”的概念，能够让更多的标签使用。 4.后代选择器空格表示后代是共性中的特性就是把某一部分进行样式改变后代选择器描述的是祖先结构. (5).交集选择器例:p.special{} 没有空格的选择器就是交集选择器. 5.并集选择器(分组选择器).例:h3,li{} 用逗号隔开表示并集; 6.通配符*; *就表示所有元素; 7

论文翻译：Speech Recognition with Weighted Finite-State Transducers

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摘要：本文介绍了基于WFST的语音识别的一般形式和算法框架。这些转换器为语音识别系统的主要部件提供了通用自然的表示形式，包括HMM模型，上下文相关模型，发音词典，统计语法，以及word或者phone的点阵。介绍了用于构建和优化转换器模型的通用算法，包括组合模型的组成，加权确定，最小化以用于优化时间和空间的要求，以及为语音识别最佳的重新分配过度权重的权重推演算法。详细说明了这些方法在大词汇量任务中的应用，并给出实验结果，特别是针对NAB任务，这些方法被用来组合HMM，完整的跨三字因素，一个四万个单词的词典，和一个较大的trigram grammar到一个加权转换器中，该加权转换器仅比 trigram word grammar 稍大一些，并且可以在非常的简单的解码器上实时运行NAB。另一个实例表明，可以使用相同的方法来优化矩阵以进行第二遍识别。 1.介绍：当前的大词汇量语音识别大部分基于诸如隐马尔可夫模型（HMM），词典或n-gram统计语言模型之类的模型，这些模型可以由加权有限状态转换器表示。即使使用了更丰富的模型，例如口语对话应用中的上下文无关文法，出于效率原因，它们通常还是通过设计或近似方法被限制为规则子集[Pereira and Wright，1997，Nederhof，2000，Mohri和Nederhof，2001年]。WFST是一个有限自动机

AdaBoost

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集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm）概述概念：是对其他算法进行组合的一种形式通俗解释：做重要决定，综合多个专家的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是集成方法背后的思想。集成方法投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法。新数据集和原数据集的大小相等。每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的。再学习(boosting): 是基于所有分类器的加权求和的方法。boosting中的分类器权重并不相等，每个权重代表的是其对应分类器在上一轮迭代中的成功度。 AdaBoost (adaptive boosting: 自适应 boosting) 概述 AdaBoost 优缺点优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。缺点：对离群点敏感。适用数据类型：数值型和标称型数据。 AdaBoost的一般流程 (1) 收集数据：可以使用任意方法。 (2) 准备数据：依赖于所使用的弱分类器类型，本章使用的是单层决策树，这种分类器可以处理任何数据类型。当然也可以使用任意分类器作为弱分类器，第2章到第6章中的任一分类器都可以充当弱分类器。作为弱分类器，简单分类器的效果更好。 (3) 分析数据

！important属性

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作用：提升属性的权重，其值为无穷大。格式：属性：值 !important; 注意： 1、！important提升的是属性的权重，而不能提升选择器的权重 2、！important不能提升继承过来的权重 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>!important属性</title> <style> div{ color:green !important;/*！important不能提升继承过来的权重这里还是显示蓝色*/ } p{ color:red ; font-size: 20px ; } .p1{ color:blue; font-size: 100px; } </style> </head> <body> <div> <p class="p1">大吉大利</p> </div> </body> </html> 来源： CSDN 作者：好森森链接： https://blog.csdn.net/qq_44343244/article/details/104122791

卷积神经网络（CNN）新手指南

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导语：带你了解近年来相当火爆的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）新手指南引言卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet竞赛上（ImageNet可以算是竞赛计算机视觉领域一年一度的“奥运会”竞赛）将分类错误记录从26%降低到15%，这在当时是一个相当惊人的进步。从那时起许多公司开始将深度学习应用在他们的核心服务上，如Facebook将神经网络应用到他们的自动标注算法中，Google（谷歌）将其应用到图片搜索里，Amazon（亚马逊）将其应用到产品推荐服务，Pinterest将其应用到主页个性化信息流中，Instagram也将深度学习应用到它们的图像搜索架构中。然而最经典的，或者说最流行的神经网络使用范例是将其用于图像处理领域。提到图像处理，本文主要介绍的是如何使用卷积神经网络来进行图像分类。问题空间图像分类是将输入图像（猫、狗等）进行分类输出或者将其分类成最能描述图像特征的类别的任务。对于人类来说，认知是我们出生之后就学会的第一个技能，也是作为成年人来说非常自然和轻松的技能

想了解递归神经网络？这里有一份入门教程

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导语：递归网络是一类人工神经网络，用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，或用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归神经网络入门教程引言递归神经网络是一类人工神经网络，可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。递归网络可以说是最强大的神经网络，甚至可以将图像分解为一系列图像块，作为序列加以处理。由于递归网络拥有一种特定的记忆模式，而记忆也是人类的基本能力之一，所以下文会时常将递归网络与人脑的记忆活动进行类比。前馈网络回顾要理解递归网络，首先需要了解前馈网络的基础知识。这两种网络的名字都来自于它们通过一系列网络节点数学运算来传递信息的方式。前馈网络将信息径直向前递送（从不返回已经过的节点），而递归网络则将信息循环传递。在前馈网络中，样例输入网络后被转换为一项输出；在进行有监督学习时，输出为一个标签。也就是说，前馈网络将原始数据映射到类别，识别出信号的模式，例如一张输入图像应当给予“猫”还是“大象”的标签。我们用带有标签的图像定型一个前馈网络，直到网络在猜测图像类别时的错误达到最少。将参数，即权重定型后，网络就可以对从未见过的数据进行分类。已定型的前馈网络可以接受任何随机的图片组合，而输入的第一张照片并不会影响网络对第二张照片的分类

建模随手记5 --- 模糊综合评价

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参考文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/32666445 模糊综合评价主要利用的使模糊数学中的隶属度来进行分析，通过一些主观的因素来将定性条件引入，进而对对象进行定量的评价。一下记录书中P110的案例实现：加载数据： 1 0.4 7.86 97 1 0.6 8.42 91 1 0.533 5 96 1 0.8667 8.83 96 1 0.4 6.4 96 1 0.2667 10.67 101 1 0.4667 11 108 1 0.6667 8.2 101 1 0.2667 10.9 85 1 0.5333 7.33 84 1 1.2 12.5 84 1 0.733 13.5 89 1 0.4 10 96 1 0.2 10.89 93 1 0.5333 10.25 94 1 0.8 8.46 87 0.9747 0.6667 9.55 89 0.9747 0.9333 8.5 97 0.9747 0.1333 9.14 92 0.9114 0.4 10.2 86 0.8987 0.1333 8 84 0.8481 0.3333 10.5 78 0.7595 0.6 9.89 62 def load_data ( ) : data = [ ] with open ( './test_fuzzy.txt' ) as f : data = f .

深度学习入门之5--网络学习相关技巧2(权重设置)

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目录 1、简述 2、sigmiod权重初始值 3、relu权重初始值 4、案例：不同初始值比较 4.1common文件夹 4.2ch06文件夹 4.2.1weight_init_compare.py 4.3结果该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅该文将介绍权重的初始值的相关问题。 1、简述在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。且会影响到神经网络学习的速度。权值衰减：就是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。通过减小权重参数的值来抑制过拟合的发生。因此，我们在对权值进行初始化的时候，一开始便可以将初始值设置较小，使用Gauss分布生成的值。但是权重的值也不能全部设置为0(或者权值全部相同)，将权重初始值设为0的话，将无法正确进行学习。这是因为在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新，没有意义。 2、sigmiod权重初始值下面使用sigmoid函数来举例，观察权重初始值是如何影响隐藏层的激活值的分布的。目的：通过改变标准差，观察激活函数的变化例：向一个5层神经网络（激活函数使用sigmoid函数）传入随机生成的输入数据，用直方图绘制各层激活值的数据分布。高斯分布的标准差分别为1， 0.01， 1/sqrt(n)

cs231n笔记：最优化

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本节是cs231n笔记：最优化，并介绍了梯度下降方法，然后应用到逻辑回归中。引言在上一节线性分类器中提到，分类方法主要有两部分组成： 1. 基于参数的评分函数。能够将样本映射到类别的分值。 2. 损失函数。用来衡量预测标签和真实标签的一致性程度。这一节介绍第三个重要部分：最优化（optimization）。损失函数能够让我们定量的评估得到的权重w的好坏，而最优化的目标就是找到一个w，使得损失函数的值最小。工作流程如下图：（x,y）是给定的数据集，w是权重矩阵，通过初始化得到。向前传递到评分函数中得到类别的评分值并存储在向量f中。损失函数计算评分函数值f与类标签y的差值，正则化损失只是一个关于权重的函数。在梯度下降过程中，我们计算权重的梯度，然后使用梯度更新权重。一旦理解了这三个部分的关系，我们可以使用更加复杂的评分函数来代替线性映射，比如神经网络、甚至卷积神经网络等，而损失函数和优化过程这两部分则相对保持不变。梯度下降　　梯度下降的思想是，要寻找某函数的最值，最好的方法是沿着函数的梯度方向寻找，移动量的大小称为步长。梯度下降的公式如下：　　我们常常听说过梯度上升、梯度下降，那么两者的区别又是什么呢？其实这两者是一样的，只是公式中的减法变成加法，因此公式是：梯度上升是用来求函数的最大值，而梯度下降是用来求最小值。普通的梯度下降版本如下： # 普通的梯度下降

nginx下的负载均衡

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负载均衡应用场景：普通web应用部署到多台应用服务器上，客户端通过访问应用服务器发送请求，最简单的就是n对1模式，n个客户端访问同一个应用服务器，这种情况当并发量大了，就无法应对，而且，如果只有一台服务器时,这个服务器挂了,那么对于网站来说是个灾难.；解决方案便可以横向扩充n台应用服务器，并且客户端访问与应用服务器中间加上负载均衡配置，负载均衡能实现的效果主要有三个： 1.转发功能：按照一定的算法【权重、轮询】，将客户端请求转发到不同应用服务器上，减轻单个服务器压力，提高系统并发量。 2.故障移除：通过心跳检测的方式，判断应用服务器当前是否可以正常工作，如果服务器期宕掉，自动将请求发送到其他应用服务器。 3.恢复添加：如检测到发生故障的应用服务器恢复工作，自动将其添加到处理用户请求队伍中。 upstream www_server_pools { #www_server_pools自定义的连接池名称 server IP1; #连接的服务器，可以ip或者是域名 server ip2; } 在location 里面增加转发算法 proxy_pass http://www_server_pools;#http://连接池名称 proxy_set_header Host $host; #把主机的header头发给轮询的服务器 proxy_set_header X-Forward-For

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