深度學習入門，裡面包含各種基本知識：
啟用函式：
l正則化項和dropout：
優化器：
交叉驗證的時候，每一折都需要重新定義模型和優化器
正常的資料劃分為訓練集、驗證集、測試集三部分
調參的前提是模型需要收斂
batchsize的理解：
神經網路的反向傳播：反向傳播看上去是乙個很簡單的過程，但實際上有很多技巧在裡面。向量的加減乘除、點乘，都好理解，直接公式求導就行。loss function也好理解，無非是對不同引數層的權值更新，或者是對同一引數層的多次更新。但是向量的拼接卻不是很好理解了。我個人猜想應該會儲存相應向量的位置，然後對這些向量的權重進行單獨更新。
訓練神經網路的技巧：
解決梯度消失和梯度**的技巧：
基礎理論知識（五）
1.s，d，f，2f的作用分別是什麼？4分 s 通用佔位符 d 整數型別佔位符 f 小數佔位符 2f 保留兩位小數 2.檔案讀寫的三個基本步驟是什麼？3分 open test.txt w 開啟檔案時，如果檔案不存在會有什麼結果？1分 open test.txt r 開啟檔案時，如果檔案不存在會有什麼...
BGP基礎理論知識
bgp 邊界閘道器路由協議，管理as之間路由傳遞 距離向量型，分布式計算 採用tcp來傳遞路由資訊，埠號179，保障可靠性，但是這樣做了就會喪失鄰居自動發現的功能，只能單播建立鄰居，並且可以非直連建立鄰居關係。bgp設計是用來處理as之間的路由協議重點處理as之間的路由，as之內的路由不作為重點，所...
爬蟲 基礎理論知識（一）
4.所有的目標url全部請求完畢，爬蟲結束 搜尋引擎需要遵守robot協議 搜尋引擎的缺點 b.搜尋引擎搜尋的結果千篇一律，沒有辦法根據特定的使用者，獲取特定的資料 c.搜尋引擎搜尋結果99 並沒用 目的 實現不同的系統互聯之間的資料通訊，實現資料的傳輸 2.表示層 3.會話層 4.傳輸層 5.網路...