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闭包问题
闭包问题详解一、什么是闭包?“官方”的解释是:所谓“闭包”,指的是一个拥有许多变量和绑定了这些变量的环境的表达式(通常是一个函数),因而这些变量也是该表达式的一部分。相信很少有人能直接看懂这句话,因为他描述的太学术。我想用如何在Javascript中创建一个闭包来告诉你什么是闭包,因为跳过闭包的创建...
分类:其他好文   时间:2015-09-13 00:50:29    阅读次数:396
【stanford 机器学习】学习笔记(2)--多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)
课程来自斯坦福大学吴恩达教授 machine learning:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome多变量线性回归主要包括以下部分:1) Multiple features(多维特征)2) Gradient desc...
分类:其他好文   时间:2015-09-10 19:21:14    阅读次数:260
nginx内置常用变量
HTTP核心模块支持一些内置变量,变量名与apache里的对应。比如 $http_user_agent,$http_cookie等表示HTTP请求信息的变量。更多变量:$args, 请求中的参数;$content_length, HTTP请求信息里的”Content-Length”;$content...
分类:其他好文   时间:2015-09-08 20:07:10    阅读次数:143
JS 闭包问题
一、什么是闭包?“官方”的解释是:所谓“闭包”,指的是一个拥有许多变量和绑定了这些变量的环境的表达式(通常是一个函数),因而这些变量也是该表达式的一部分。相信很少有人能直接看懂这句话,因为他描述的太学术。我想用如何在Javascript中创建一个闭包来告诉你什么是闭包,因为跳过闭包的创建过程直接理解...
分类:Web程序   时间:2015-09-02 17:09:43    阅读次数:136
Swift入门篇-循环语句
开始继续分享swift入门篇 中的循环语句。 一:循环语句 1:for 用法 2: for in 用法 3: while 用法 4: do while 用法for 的用法一般格式常见格式:(for格式很多) for 变量 ; 变量 i=\(i)") case 50...100 : //...
分类:编程语言   时间:2015-08-30 21:00:11    阅读次数:205
多变量的for循环
代码一: ????????int?i,?j; ????????for?(i?=?0,?j?=?0;?i?<?3?||?j?<?6;?i++,?j++) ????????{ ????????????System.out.println(i?+?j); ???????...
分类:其他好文   时间:2015-08-19 15:02:49    阅读次数:288
JavaScript基础学习之-javascript权威指南--8.6函数闭包
一、什么是闭包?官方”的解释是:闭包是一个拥有许多变量和绑定了这些变量的环境的表达式(通常是一个函数),因而这些变量也是该表达式的一部分。 相信很少有人能直接看懂这句话,因为他描述的太学术。其实这句话通俗的来说就是:JavaScript中所有的function都是一个闭包。不过一般来说,嵌套的fun...
分类:编程语言   时间:2015-08-15 16:29:28    阅读次数:127
零基础学python-3.1 python基本规则和语句
1.“#”注释的开始 #注释的东西 print("welcome") 2.“\n”换行符 3.”\“接着上一行 2>3 or 3==3 注意:逻辑操作符必须在\前面,不然报错 4.使用元组为多变量赋值 5.”:“把语句分开,我们平常的if,while,for都有使用到 6.”;“把多语句连在一起,不过为了可读性,避免这样做...
分类:编程语言   时间:2015-08-15 01:39:57    阅读次数:168
随机神经网络之玻尔兹曼机
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,...
分类:其他好文   时间:2015-08-10 12:02:38    阅读次数:261
机器学习:多变量线性回归
************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
分类:其他好文   时间:2015-08-09 12:35:38    阅读次数:1496
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