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全面的深度学习读书笔记（题目与关键词）

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简介：
本笔记详尽记录了关于深度学习的关键概念、算法及应用，涵盖神经网络基础、卷积网络和递归网络等主题，适合初学者与进阶读者参考。关键词：深度学习、神经网络、卷积网络、递归网络。 这是我硕士研究生期间整理的一些读书笔记，涵盖了微信公众号的推文、CVPR的论文以及CNKI的论文等内容，并将持续更新。

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  • 全面的深度学习读书笔记（题目与关键词）
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    本笔记详尽记录了关于深度学习的关键概念、算法及应用，涵盖神经网络基础、卷积网络和递归网络等主题，适合初学者与进阶读者参考。关键词：深度学习、神经网络、卷积网络、递归网络。 这是我硕士研究生期间整理的一些读书笔记，涵盖了微信公众号的推文、CVPR的论文以及CNKI的论文等内容，并将持续更新。
     
  • 面试笔记：深度学习与机器学习
    优质
    《面试笔记：深度学习与机器学习》是一本专注于深度学习和机器学习领域的专业书籍。它系统地总结了相关技术知识及实战经验，为读者提供全面的学习资料与面试指导，帮助读者深入了解并掌握人工智能的核心技能。 深度学习/机器学习面试笔记整理了相关的面试问题，大部分问题来源于特定的仓库资源。个人认为该仓库中的部分问题过于抽象或理论化，因此没有全部收录其中；如有需要可以参考原仓库的问题内容。该仓库中仅列出了答案在《深度学习》实体书中的页码信息，并未与PDF版对应，我已重新修改为章节名称以方便查找。此外，除了DL / ML相关的知识外，还会记录一些算法岗位所需的计算机基础知识。但不会包括前端、测试、JAVA、Android等职位中具体语言和框架相关的问题。
     
  • 小红书基于关键词获取全部笔记
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    利用特定关键词搜索并收集所有相关的小红书笔记，帮助用户高效整理和查找信息，发掘更多有价值的内容分享与建议。 小红书根据关键词爬取所有相关笔记。
     
  • 深度学习学习笔记.xmind
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    《深度学习学习笔记.xmind》是一份利用思维导图形式整理和记录深度学习知识与思考的学习资料，适合于学生、研究者及从业者参考使用。 本段落将详细介绍神经网络训练流程及其基本元素，包括激活函数（ReLU、Softmax、Sigmoid、Tanh）以及损失函数（交叉熵：sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cross_entropy_with_logits、sparse_softmax_cross_entropy_with_logits、weighted_cross_entropy_with_logits）、均方差。此外还将介绍优化器（梯度下降法和动量优化法）。
     
  • 深度学习学习笔记.pdf
    优质
    这份《深度学习学习笔记》涵盖了从基础知识到高级技巧的全面内容，包含神经网络、卷积神经网络及递归神经网络等核心概念和实践应用案例。适合初学者入门以及有经验的研究者参考。 本段落档是针对吴恩达老师深度学习课程（deeplearning.ai）的视频所做的笔记，专为已经具备一定基础（基本编程知识、熟悉Python以及对机器学习有基本了解）并希望进入人工智能领域的计算机专业人士准备。
     
  • 深度学习笔记（DeepLearning）
    优质
    《深度学习笔记》是一份系统整理和归纳深度学习理论与实践知识的学习资料，涵盖神经网络、卷积网络及递归网络等核心概念和技术，旨在帮助读者构建扎实的技术基础并应用于实际问题解决。 吴恩达在Coursera上的深度学习教程提供了中文笔记。这些课程适合已经具备基本编程知识、熟悉Python和对机器学习有一定了解的计算机专业人士。通过这5堂课的学习，学生可以掌握深度学习的基础，并学会构建神经网络，在多位业界顶尖专家（包括吴恩达本人）的指导下创建自己的机器学习项目。该教程涵盖了卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)等常用深度学习结构及工具的知识。
     
  • OpenWRT深度学习笔记
    优质
    《OpenWRT深度学习笔记》是一份详细记录在基于Linux的嵌入式系统OpenWRT上进行深度学习开发和实践的学习心得和技术文档。 OpenWRT 深入学习笔记：OpenWRT 是一个非常流行的 Linux 操作系统，适用于 WiFi 路由器及无线视频监控设备。
     
  • Word2Vec深度学习学习笔记.docx
    优质
    本文档是关于Word2Vec深度学习技术的学习记录和心得体会，包含了模型原理、训练方法及应用案例分析等内容。 我整理并修订了关于深度学习word2vec的博文文档，并采纳了大家的意见以纠正其中的错误。
     
  • CarSim关键学习笔记.doc
    优质
    《CarSim关键学习笔记》是一份详细记录了使用CarSim软件进行车辆动力学仿真分析时的重要概念、操作步骤及技巧的学习资料。适合汽车工程专业的学生和工程师参考阅读，有助于快速掌握并有效应用该工具于项目实践中。 Carsim 是一款基于图形化数据库的汽车动力学仿真工具，拥有一个包含整车模型、控制输入以及仿真设置等多个数据库模块的系统框架。 该软件的核心在于其数学模型及求解器，并且由Michigan大学交通运输研究所（UMTRI）开发了AutoSim 自动代码生成器。这个自动生成器能够快速创建新的车辆模型或对现有模型进行扩展，以满足实时和优化的需求。 VehicleSim 求解器可以迅速解析 AutoSim 产生的运动方程式、计算各种输出变量，并执行频谱分析（spectrumanalyzer）。此外，求解器内置了与 Simulink 的接口功能，结合精确的数学车辆模型能够实现快速联合仿真。 SurfaceAnimator 动画显示器可以通过动画模拟显示每一时刻车辆运行状态及车轮受力情况。WindowsEngineeringPlotter 绘图工具可绘制超过500种变量随时间变化的趋势曲线，并支持从不同数据库中生成对比曲线，也可以将数据导出至其他软件如 MATLAB 或 Excel。 Carsim 的建模方法具有面向参数的特点，即无需定义各部件的具体结构形式，只需设置相应的性能参数即可。这种特性使得用户可以直接基于性能参数进行车辆分析和优化设计，对底盘开发有重大指导意义。 Carsim 采用了一种结合传统与现代多体动力学的整车动力学建模方法。尽管不需要具体实体建模，但需要大量的试验数据支持，并且这些数据的质量直接影响到所构建模型与实际车辆的一致性程度。 在 Carsim 中，一辆车被简化为十个部分：车身、四个簧下质量组件（分别代表前轮和后轮的左右两侧）、四只旋转轮胎以及发动机曲轴。这个简化的模型包含了27个自由度：每个簧载质量和非簧载质量各3个移动方向及转动方向；每侧车轮4个独立的运动状态、传动系1个转速变量，另外还有8种轮胎瞬态特性变化和制动压力的变化。 Carsim 车辆仿真模型涵盖了车身结构、空气动力学效应、驱动系统配置、刹车装置性能、转向机构设置以及轮胎与悬架等七大关键子系统的特征。
     
  • 深度学习笔记整理
    优质
    《深度学习笔记整理》是一份系统性的学习资料汇总，涵盖了从基础理论到高级应用的知识点，旨在帮助学习者构建完整的深度学习知识框架。 整理得很清楚的深度学习笔记，非常适合入门学习，点赞！