如何实现不同租户和应用间的地址空间和数据流量的隔离是实现数据中心网络虚拟化首先需要解决的几个问题之一。所谓地址空间的隔离是指不同租户和应用 之间的网络（ip）地址之间不会产生相互干扰。换句话说，两个租户完全可以使用相同的网络地址。所谓数据流量的隔离是指任何一个租户和应用都不会感知或捕 获到其他虚拟网...
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2015-08-18 14:04:16
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隐藏单元：节点的输出在网络内部输出单元：节点的输出是整个网络的输出（PS：输出单元一般有多个，最终系统采取的决策是所有输出单元中最“合理”的）输入单元：节点的输入是整个网络的输入，节点的输出是隐藏单元的输入（带权重）感知器感知器的训练法则：感知器法则（线性可分）：wi=wi+?(t-o)xi；注意此...
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2015-08-17 00:41:02
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理性Agent：追求尽可能好的行为表现。Agent表现如何取决于环境的本质。Agent通过传感器感知环境并通过执行器对所处环境产生影响。Agent的感知序列是该Agent所收到的所有输入数据的完整历史。一般地，Agent在任何给定时刻的行动选择依赖于到那个时刻为止该Agent的整个感知序列，而不是那些它感知不到的东西。从数学角度看，我们可以说Agent函数描述了Agent的行为，它将任意给定感知序列...
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2015-08-16 21:29:34
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编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adab...
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2015-08-12 13:07:48
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷也越多，...
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2015-08-10 12:02:38
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计蒜之道2015程序设计大赛初赛第二场——人人都有极客精神（一）体面人人公司是一家极为鼓励极客精神的公司，当有重要的项目需要上线但又时间太紧，甚至需要当天上线的时候，往往会挂起海盗旗开启电子日期显示，让大家可以在对时间有更明确的感知的情况下，同心协力搞定重要的项目。海盗旗下方的电子屏显示的日期形式为...
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2015-08-09 00:10:26
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首先从单层神经网络开始介绍最简单的单层神经网络可以看成是多个Perception的线性组合，这种简单的组合可以达到一些复杂的boundary。比如，最简单的逻辑运算AND OR NOT都可以由多个perception构成的单层神经网络模拟。但是，单层感知器神经网络能力再强也是有限的，有些逻辑也无法完...
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2015-08-08 11:55:07
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷...
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2015-08-08 10:31:01
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感知器1.定义 感知器是一种最简单的前馈神经网络，多输入单输出，是一种二分类。
优点：学习算法简单，易于理解。
缺点：学习速率低，学习效果差。不便于初学者运用，参数选择很难。2.算法 采用的是一种简单的惩罚机制。条件：
样本特征值：x=[x1,x2........xn]x = [x_1, x_2 ........ x_n]， y∈y \in { -1, 1}， 初始值θ\th...
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2015-08-07 20:05:39
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1????ApplicationContextAware 当一个ApplicationContext创建一个实现org.springframework.context.ApplicationContextAware接口的实例时，为实例提供一个ApplicationContext引用。 public interface Applica...
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2015-08-07 13:37:20
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