MindSpore学习第一步，官网教程初体验

1. 我的华为账号截图如下：2. 维度即为2*4*2，元素为8，输出相加的结果如下3. 我的邮箱65350562@qq.com

【天津大学】【人人学IoT】课程学习第 3 天打卡

感谢同学们参加我们物联网的小课堂！请查收今日份小作业：1. 请将第 3 章《窄带无线，海量物联》的完成进度截图及课后作业截图回复至本帖（点击章节标题，自动跳转到课程哦）；2. （可选）请谈谈今日的观看感言~（不限字数，不限风格，表达真我）3. 示例图如下图所示（请在截图中包含华为

吴恩达机器学习-14-神经网络基础（3）

模型标记的记忆方法ai(j)a^{(j)}_{i}ai(j)​表示的是第jjj层的第iii个激活单元θ(j){\theta}^{(j)}θ(j)代表从第jjj层映射到第j+1j+1j+1层的权重矩阵；例如：上图所示的神经网络中θ(1)\theta^{(1)}θ(1)的尺寸为 3*4。其尺寸具体表示为：以第jjj

机器学习算法的优缺点(5)-人工神经网络

人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，由数百种算法和各类问题的变体组成。举例：感知器反向传播Hopfield 网络径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）优点：在

【2021暑假计划】坚持每天要学习>>python + 物联网！！！

【暑假Flag】学好Python，学会物联网基础应用！

深入学习区块链的隐私保护（三）Schnorr签名

Schnorr签名算法是由Claus Schnorr提出，是一个椭圆曲线上的签名算法，我们回顾下素数域上一些术语：椭圆曲线的阶：椭圆曲线所有点的个数，包含无穷远点； 椭圆曲线上点的阶：若P为椭圆曲线上的点，nP=无穷远点，n取最小整数，即n为P的阶。 基点：椭圆曲线参数之一，用G表示，是椭圆曲线上的一点；

Python基础学习之邮件操作（实用版，复制可直接使用）

1. HTML格式邮件的发送以下实例为发送HTML格式的邮件，我们只需要变更调用函数时候的参数，即可完成邮件的发送；#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# author：Zhang Kai time:2020/10/12# 使用

【文献学习】大数据时代的云安全问题探究

摘要：<正>随着社会网络普及,大数据资源越来越丰富,解决大数据时代的信息安全问题迫在眉睫。本文先分析大数据时代的安全风险,然后通过架构云安全平台来实现大数据的处理、存储和应用的安全保障。1.大数据时代的安全风险在当今信息化时代,人们的工作生活离不开电脑、IPAD、智能手机,而这些电子产品的使用离不开有线或无线网络

【心得分享+获奖名单】华为云AppCube学习赛

欢迎分享心得体会、建议意见。回复至本帖，回复规则：华为云昵称+分享内容。获奖者务必点击以下超链接，填写获奖信息，方便奖品发放哦~登记获奖信息本次奖品发放截止至3.22，请及时提交个人信息，过期无效！活动获奖名单​

HCIA职业认证训练营：学习心得体会

深入学习区块链的隐私保护（四）秘密共享

秘密共享是指将秘密以适当的方式拆分，拆分后的每一个份额由不同 的参与者管理，单个参与者无法恢复秘密信息，只有若干个参与者一同协 作才能恢复秘密消息。秘密共享的概念最早由著名密码学家Shamir[1] 和 Blakley[2] 于1979 年分别基于拉格朗日插值法、多维空间点的性质给出了

ARM+LINUX嵌入式学习路线

我是本科就开始学习Linux，参考了很多资料，其中一直在更新的目前看也只有韦东山老师了，当然还不得不提就是原子哥开始做Linux开发板，还是一样的配方（卖板子，资料全部免费，简单粗暴的模式），感觉韦东山老师的压力估计又大了些。补充：火哥也开始做Linux开发板了，火哥也是我学习STM3

安卓学习笔记32：实现补间动画

起始横向比例（1表示原图大小）fromYScale —— 起始纵向比例（1表示原图大小）toXScale —— 终止横向比例（0表示缩小到无）toYScale —— 终止纵向比例（0表示缩小到无）pivotX —— 缩放中心横向比例（50% - 水平居中位置）pivotY —— 缩放中心纵向比例（50% -

小問：未来的前端应该如何学习

开发体验”的交流。以下是主持人小冰整理的问答实录，记录了作者和读者问答的精彩时刻。问：未来的 Web 作为前端的我们应该怎么去面对技术的不断更新和学习呢？答：这个问题其实是一个80%在学习前端或者 JavaScript 的同学都想问的问题。就如我在文章中所说的那样，Web 领域可以算是如今众多计算机技术领域

贪心科技机器学习训练营（一）

笔者，最近参加的贪心科技的机器学习训练营。。。。。。。。 学习本是一个反复的过程。 竟然要我写笔记交作业，还要写在知乎。。。。。。。。 我知乎没文章啊啊啊啊 我赶紧找下之前写的博文 从简单的一元回归分析入门机器学习 用多元线性回归分析问题 机器学习概念 线性回归实例 机器学习入门之线性回归

【机器学习】梯度下降之数据标准化

还没账户的小伙伴 速速点击链接跳转牛客网登录注册 开始刷爆题库，速速通关面试吧🙋‍♂️ 该文章收录专栏 ✨— 机器学习 —✨ @toc @[toc] 吴恩达机器学习学习笔记 ，看完文章大概需要三分钟 一、问题分析 在线性回归中，尤其是多变量回归模型，由于各个的数据之间量化纲位不同，如果数

[机器学习Lesson3] 梯度下降算法

30）。X在图（连接的直线）的标志，θ梯度穿过它收敛到最小的连续值。本文资料部分来源于吴恩达 (Andrew Ng) 博士的斯坦福大学机器学习公开课视频教程。[1]网易云课堂机器学习课程：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.h

学习笔记|矩阵秩的性质之一

一样的，因此只证初等行变换不改变矩阵的秩。 矩阵的初等行变换包括左乘E(i,j)，左乘E(i(k))，左乘E(j,i(k))三种。 （参见学习笔记|矩阵的初等变换） 1. 左乘E(i,j) 左乘E(i,j)即交换第i行与第j行，矩阵的行向量组的秩与行向量的顺序无关，所以左乘E(i

AI在自动驾驶中的技术进展与挑战

 优势：在恶劣天气条件下，激光雷达比摄像头更可靠。 2.3 强化学习 强化学习模拟驾驶员的行为决策过程，通过与环境交互不断优化驾驶策略。         •        应用场景：车辆路径规划、交通信号优化。        •        技术框架：深度强化学习（DRL）结合多智能体学习。 2.4 多传感器融合

有感FOC算法学习与实现总结

文章目录 基于STM32的有感FOC算法学习与实现总结 1 前言 2 FOC算法架构 3 坐标变换 3.1 Clark变换