YangLong's Blog

累了就睡觉,醒了就微笑

循环神经网络

基础神经网络&双向神经网络

Introduction Recurrent Neural Network Basic Recutrent Neral Network 循环神经网络也分为两层,Recurrent Layer & Full-Connection Layer 网络在t时刻接收到输入$x_t$之后,隐藏层的值是$s_t$,输出值是$o_t$ 关键一点是,网络在t时刻接收到输入的值不仅仅取决于$...

卷积神经网络

卷积神经网络的简介机训练过程

Refrence Math Formula Relu Activation Function 卷积神经网络选择Relu函数作为卷基层的激活函数 Two-dimantional Covolution Formula 矩阵A,B的行列数分别为$m_a,n_a,m_a,m_b$ s,t满足$0\le{s}\lt{m_a+m_b-1}, 0\le{t}\lt{n_a+n_b-...

神经网络

神经网络介绍 & 神经网络训练

神经单元 Neural Unit 一个神经单元可以接受多个输入:x1,x2…xn,和一个偏执项b 神经单元的输出计算公式为:$f(x)=w^Tx+b$ 最后是一个激活函数,这里使用Sigmod函数 全连接神经网络 Full-Connection Neural Network 计算隐藏层第一层 计算输出层 反向传播 Back Propagetion ...

神经单元

线性神经单元 & 非线性神经单元

线性神经单元和非线性神经单元的区别在激活函数的不同 线性神经单元 激活函数 激活函数使用阶跃函数 输出函数 代码实现参考 https://github.com/hanbt/learn_dl/blob/master/perceptron.py 非线性神经单元 激活函数 激活函数使用Sigmod函数 输出函数 代码实现参考 *h...

Oauth 2.0 协议及应用

Oauth 2.0 协议及应用

Why use Oauth 2.0? OAuth2.0是OAuth协议的延续版本,但不向后兼容OAuth 1.0即完全废止了OAuth1.0。 OAuth 2.0关注客户端开发者的简易性。要么通过组织在资源拥有者和HTTP服务商之间的被批准的交互动作代表用户,要么允许第三方应用代表用户获得访问的权限。同时为Web应用,桌面应用和手机,和起居室设备提供专门的认证流程。2012年10月,OAut...

WCF的应用

WCF的简介&应用

Why use WCF? Windows Communication Foundation(WCF)是由微软发展的一组数据通信的应用程序开发接口,可以翻译为Windows通讯接口,它是.NET框架的一部分。由 .NET Framework 3.0 开始引入。 整合了.Net平台下所有的和分布式系统有关的技术,如Enterprise Sevices(COM+)、.Net Remoting...

日志记录

使用log4的日志记录

Why use Log4net? The log4net framework is based on Apache log4j™, see http://logging.apache.org/log4j/ for more information on log4j. The log4net framework, source code, binaries, documentation, e...

Job监测

Job监测及通知

SqlServer上有好多排程在运行,有时排遇到错误没有执行成功,或者被意外停止,此工具的作用就是监控排程的执行情况,并把监测情况短信通知给相关人员 Refrences sysjobs 存储将由 SQL Server 代理执行的各个预定作业的信息 https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-200...

OData的应用

Odata 协议&Odata 应用

Why use Odata? 开放数据协议(Open Data Protocol,缩写OData)是一种描述如何创建和访问Restful服务的OASIS标准。该标准由微软发起,前三个版本1.0、2.0、3.0都是微软开放标准。第四个版本4.0于2014年3月17日在OASIS投票通过成为开放工业标准 。 参考 odata 4.0 官方网址 http://www.odata.org...

Spark的简介&应用

Spark Summary

Spark 简介 Why use Spark Spark是一个大规模数据处理的快速通用引擎 速度 Spark在内存中运行比Hadoop快100倍以上,在硬盘上运行比Hadoop快10倍以上 便捷 Spark提供超过80+的高阶操作去建立并行的应用,可以使用Python、R、Scale等高阶语言进行交互 通用 Spark提供了一系列的类库,包括SQL、DataFrame、用于机器...