生成模型
生成模型到现在为止，我们学习的所有模型都是有监督学习。
给定数据x和标签y，学习$x\rightarrow y$ 的映射，并以此预测新的数据的标签
应用场景如：图像分类，图像描述，目标检测，语义/实例分割，图像复原，风格转换等等。
那么，什么是无监督学习及其应用呢？
对于海量数据来讲，是没有标
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循环神经网络
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循环神经网络循环神经网络和卷积神经网络处理的数据类型是不一样的。卷积神经网络可是用来处理矩阵类型的数据，而生活中有很多数据是序列型的，且没有固定的长度、大小。因此CNN并不是非常适合用来处理这些数据。
因此我们提出了 RNN (Recurrent Neural Networks)，其想法就是，采用重
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计算机视觉-卷积神经网络
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计算机视觉-卷积神经网络在卷积神经网路理论中，我们简单介绍了一下卷积神经网络的原理，现在我们来系统学习神经网络的相关知识。
正向传播在 神经网络和反向传播 中，我们学习了全连接层，那么，全连接层有什么缺陷呢？
第一层假设是 $x\in \mathbb R^{100\times100\times 3}
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Django学习2
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Django学习2Setup我们为了保留第一部分代码，因此新开一个文件夹，叫storefront2, 并在里面创建虚拟环境。
创建好以后，VSCode可能不会把该虚拟环境当做默认虚拟环境，因此我们需要设置一下：
command+p 并在搜索栏敲> 呼出命令面板. 选择 python: sele
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神经网络和反向传播
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神经网络和反向传播损失函数和优化在大多数机器学习模型中，都会有一个损失函数(lost function)。比如常见的MSE：
L(w,b) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^n(y_i-f(wx_i+b))^2损失函数用来衡量机器学习模型的精确度。一般来说，损失函数的值越小，模型的精
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计算机视觉-神经网络的训练
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计算机视觉-神经网络的训练引入我们在 卷积神经网络理论 这篇博客中粗略学习了卷积神经网络的相关知识。
在那篇博客里，我们用举了很多例子，比如说手写识别，图像分类。但其实CNN还有其他作用，比如：
风格迁移
我们输入一张内容图片，再输入一张风格图片，通过最小化内容的损失和风格的损失来获取一张既保
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数据库-系统可用性
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数据库-系统可用性系统的可用性是指：一个系统处在正常工作状态的时间比例
比如说，一台机器的 MTTR(mean time to failure)是81.5年，MTTF(mean time to repair)是1h，那么：
MTTF in hours = 81.5$\times$365$\tim
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数据科学算法ch12-子模函数
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数据科学算法ch12-子模函数子模函数时边际效用递减规律的形式化表示。在机器学习和人工智能领域，子模函数有着广泛的应用，如文档摘要、信息扩散、传感器布置和图像采集描述等诸多问题
比如说：要在办公楼里面布置无线网络，由于在不同的位置安装无线路由器的效果是不同的，那么在那些地方安装无线路由器能满足上述条
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数据科学算法ch11-整数规划
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数据科学算法ch11-整数规划引入这章我们来学习离散变量的优化问题。这些问题的描述非常简单，但是由于”组合爆炸”的原因，导致求解此类问题的最优解变得非常困难。典型的问题有：旅行商问题(TSP),集合覆盖问题(SCP)等。这里给出几例
旅行商问题给定一组城市以及每两个城市间的旅行成本(或距离)，旅行商
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数据正确性与事务处理
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数据正确性与事务处理数据库除了提供数据的存储和查询功能，还提供事务处理功能。本章节就要来谈谈事务处理的相关细节。
OLTP和OLAP首先我们要了解应用的两种模式：OLTP和OLAP
OLTP 即事务处理，OLAP即分析处理，两者在数据库里存储的数据以及对数据库的操作都有不同。
OLTP(事
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