Advertisement

作业三第一二题源代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该文件包含针对特定作业中的前两道题目编写的源代码。适合需要完成相同作业或学习相关编程技巧的学习者参考使用。 天津大学非线性常微分方程第三次作业附带程序代码,具体内容见博客(代码为maple)。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .zip
    优质
    该文件包含针对特定作业中的前两道题目编写的源代码。适合需要完成相同作业或学习相关编程技巧的学习者参考使用。 天津大学非线性常微分方程第三次作业附带程序代码,具体内容见博客(代码为maple)。
  • 五次中函数
    优质
    这段代码是针对课程第五次作业中的一个特定任务编写的,具体来说就是与函数相关的第一个题目。它展示了如何有效地解决问题并实现所需的功能。 第五次作业函数第一题
  • 吴恩达DeepLearning课程部分.zip
    优质
    本资源包含吴恩达在Coursera平台开设的《深度学习》专项课程第二部分的所有编程作业解决方案及代码,帮助学习者实践并深化对神经网络和深层架构的理解。 在“吴恩达DeepLearning课后作业Course_2代码.zip”压缩包里包含了深度学习的核心概念与实践应用,主要围绕初始化、正则化及梯度检验、优化算法以及超参数调整、批量归一化和编程框架等主题展开。 1. 初始化: 权重的合理初始化对于模型训练至关重要。正确的初始值可以加速网络收敛并防止梯度消失或爆炸现象的发生。常见的方法包括随机均匀分布与高斯分布,还有预训练模型中迁移使用的权重。在吴恩达课程中的C2W1-初始化部分可能涵盖Xavier和He这两种特殊的初始化策略;它们针对ReLU激活函数进行了优化处理,能够确保前后层间的方差一致,从而提高网络的性能。 2. 正则化: 正则化技术用于防止模型过拟合。通过在损失函数中添加惩罚项来限制复杂度是其主要手段之一。L1和L2正则是两种常用的方式:前者倾向于使权重稀疏分布(即大部分系数为零),而后者避免了大值的出现,有助于提高泛化能力;此外,Dropout技术也是一种有效策略,在训练时随机关闭部分神经元以增强模型鲁棒性。 3. 梯度检验: 这是一种重要的调试工具,用于验证反向传播计算得到的梯度是否准确。通过比较实际函数在小扰动下的局部线性近似与理论值之间的差异来实现这一目的;如果两者接近,则表明梯度求解正确无误。 4. 优化算法: 这些方法决定了权重更新的过程,在深度学习模型训练中扮演着关键角色。传统的方法如批量梯度下降法效率较低,因此发展出了SGD、动量SGD(包括Nesterov版本)、Adagrad、RMSprop和Adam等更先进的选项;它们通过不同的机制调节学习率,使训练过程更加高效稳定。 5. 超参数调整: 超参数是模型配置中的固定值,在训练过程中不会改变。例如:学习速率、批量大小以及正则化强度等等。合理地设定这些参数对于优化性能至关重要。常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化;同时,批量归一化技术也被广泛应用于改善训练效率与稳定性。 6. 编程框架: 吴恩达的课程可能会采用TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习库来构建模型并进行实验研究。这些工具提供了便捷的方式来设计复杂的神经网络架构,并支持高效的计算资源管理功能;比如:TensorFlow由Google开发,能够灵活地在静态图和动态图模式下运行;而Keras则是一个高级API接口,易于使用且可以兼容多种后端平台;最后是PyTorch,它以高度的灵活性与易用性著称,在学术研究领域尤其受到欢迎。 以上内容将在“C2W2-优化算法.ipynb”和“C2W3-超参数调整、批量归一化及编程框架.ipynb”中得到进一步讨论并展示具体实现案例,学习者可通过这些示例来深入理解深度学习的核心概念。
  • 《疯狂Android讲义》章至
    优质
    本书为《疯狂Android讲义》第二版的配套资源,提供从第一章到第三章的源代码,帮助读者更好地理解和实践书中的知识点。 《疯狂Android讲义》是学习Android开发的经典教材之一,其第二版的源码为深入理解编程提供了重要资源。该压缩包包括了前三章(01、02 和 03)的代码,这些章节帮助读者将书中的理论知识应用于实践。 在进行 Android 开发时,研究和分析源码是非常重要的环节。这有助于我们了解应用程序从无到有的构建过程,并深入掌握Android应用的基本架构和组件,包括Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider以及Intent等核心概念。 第一章通常会介绍如何搭建开发环境,比如安装Android Studio并配置SDK, 创建第一个Hello World项目。在这部分的学习中,你会学会使用 Android Studio 这一强大的集成开发环境,并初步接触布局文件的编写和 MainActivity 的创建。这是进行 Android 开发的基础步骤,对于初学者来说非常关键。 随后,在第二章里你将学习到UI设计与事件处理相关的内容,例如如何利用 XML 布局文件来构建用户界面、理解 View 和 ViewGroup 之间的关系以及怎样处理点击等用户交互事件。还会涉及到Android资源管理的使用方法和技巧, 包括字符串、颜色及图片资源的应用,并了解进行国际化和本地化设置的方法。 到了第三章,内容会更加深入地探讨数据存储技术,比如 Shared Preferences、SQLite 数据库及文件系统操作;同时也会讲解线程与异步处理机制(如 AsyncTask、Handler 和 Looper),以确保在主线程中不执行耗时任务,避免应用出现 ANR (Application Not Responding) 错误。 每个章节的源码都是一个完整的示例项目。通过编译和运行这些代码可以加深对Android API 的理解,并且还能看到良好的编程实践方式如注释规范、代码结构及命名约定等, 这对于提高程序的可读性和维护性具有很大帮助作用。 《疯狂Android讲义》第二版源码的学习能够使开发者逐步建立扎实的基础,从基础UI设计到复杂的后台逻辑处理都有涵盖。每个章节都是一次实战演练的机会,有助于提升技能并解决实际开发过程中遇到的问题。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,《疯狂Android讲义》提供的这些资源都会是你学习和进阶的重要资料。
  • CCF考试历年真(含和部分
    优质
    本资源包含中国计算机学会(CCF)历年考试中的编程题目及其解答代码,特别涵盖了全部第一题及部分第二题的源代码示例。适合备考者练习与学习。 CCF考试历年真题代码(第一题及部分第二题)基于Java实现。
  • MATLAB次上机.zip
    优质
    该文件包含使用MATLAB软件完成的第二次上机实验的所有代码和报告文档,内容涉及编程练习、数据分析及图形绘制等任务。 一个信号是由三个正弦波的叠加构成的,这三个正弦波的频率分别为50Hz、500Hz和1000Hz。该信号以800Hz进行采样。请使用适当数量的数据点绘制出这个复合信号,并讨论可能出现的混叠现象。 4倍抽取: 内插:
  • 《Java》PPT和.zip
    优质
    本资源包含《Java第一行代码》配套PPT课件及完整源代码,适合初学者快速掌握Java编程基础,助力高效学习。 《第一行代码JAVA》是一本非常适合初学者的Java编程入门书籍,它以通俗易懂的语言和丰富的实例引导读者逐步走进Java的世界。该压缩包包含了书中的PPT讲解和源代码,对于自主学习或巩固书中知识非常有帮助。 接下来我们详细探讨一下Java编程的基础知识:Java是一种面向对象的编程语言,由Sun Microsystems(后被Oracle收购)于1995年推出。它的设计目标是“简单、面向对象、健壮、安全、性能优秀和移植性好”。由于Java程序可以在任何安装了Java虚拟机(JVM)的平台上运行,“一次编写,到处运行”使得它具有很高的灵活性。 PPT部分通常会涵盖以下主题: 1. **Java环境搭建**:讲解如何下载并安装Java Development Kit (JDK),设置环境变量以及验证Java是否成功安装。 2. **基本语法**:包括数据类型(如整型、浮点型、字符型和布尔型)、变量、常量、运算符及控制结构(如if语句、switch语句、for循环和while循环等)。 3. **类与对象**:介绍面向对象编程的核心概念,例如如何定义类,创建对象以及封装,继承和多态的概念。 4. **数组**:讲解一维和二维数组的声明、初始化及使用方法。 5. **方法**:解释函数的基本结构,如何定义并调用方法,并涉及参数传递的相关知识。 6. **异常处理**:介绍try-catch-finally语句的运用,理解什么是异常以及怎样正确地处理它们。 7. **字符串操作**:讲解Java中String类的特点及其常用操作方式。 8. **IO流基础**:涵盖文件读写及输入输出的基本概念和使用方法。 9. **集合框架介绍**:解释ArrayList、LinkedList、HashSet与HashMap等数据结构的应用场景和技术细节。 10. **多线程编程**:包括创建线程的方法,同步机制以及处理线程间通信的技巧。 源代码部分则提供了许多实际案例,通过动手实践可以更深入地理解这些概念。例如从简单的Hello, World!程序到实现复杂的类和对象结构的实际应用示例。每个实例都鼓励读者自己编写、编译并运行代码以提高编程技能及解决问题的能力。 对于初学者来说,建议按照PPT的顺序逐步学习,先掌握理论知识然后在实践中运用这些概念。遇到难题时可以查阅书籍或在线资源寻找解答,并不断探索与尝试新的方法。记住,成为一名优秀的程序员需要耐心和持续实践;不断地编写代码、调试程序并解决问题是提高技能的关键。 通过这个压缩包,你可以获得系统化的Java编程学习材料以及PPT讲解和源代码的辅助练习,从而加深对知识的理解,并为成为合格的Java开发者奠定坚实的基础。希望每位初学者都能坚持不懈地努力,在这条路上不断进步!
  • 吴恩达深度学习课程.zip
    优质
    此资源为吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习专项课程中第一周作业的Python代码文件,包含基础数学库numpy的使用及神经网络初步编程实践。适合初学者参考学习。 吴恩达的深度学习课程是全球范围内非常受欢迎的在线教育项目,旨在教授学员如何构建和理解深度学习模型。在这个“吴恩达deeplearning课后作业Course_1代码.zip”压缩包中,包含了课程第一部分(Course_1)的三个不同作业的源代码,分别是关于搭建深层神经网络、神经网络思维中的逻辑回归以及使用一个隐藏层解决平面数据分类问题的实践。 我们来看C1W4-搭建深层神经网络及运用.ipynb。这个作业的核心是实现和理解多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP),这是一种前馈神经网络,通常用于分类任务。在作业中,你可能需要使用Python的深度学习库,如TensorFlow或PyTorch,来创建一个具有多个隐藏层的神经网络,并将其应用到实际数据集上,比如MNIST手写数字识别。这个过程涉及到权重初始化、激活函数(例如ReLU)、反向传播算法、损失函数(如交叉熵)以及优化器(如梯度下降或Adam)的理解和实现。 C1W2-具有神经网络思维的Logistic回归.py作业将带你深入理解逻辑回归。虽然逻辑回归本身不是一种深度学习模型,但它经常作为单层神经网络的一个特例被讨论。在这个作业中,你可能会用神经网络的角度去实现逻辑回归,这包括线性变换、激活函数(这里的激活函数是sigmoid)以及训练过程。通过这个作业可以理解神经网络是如何使用链式法则进行梯度计算和参数更新的。 C1W3-带有一个隐藏层的平面数据分类.py则涉及到了单一隐藏层的神经网络应用于二维数据分类的问题。在这个作业中,你可能会用到模拟的平面数据集,比如XOR问题,来展示一个简单的神经网络如何解决非线性可分问题。你需要理解和实现隐藏层权重和偏置更新,并且通过调整网络结构和参数提高分类性能。 这三个作业帮助你逐步建立起深度学习的基本概念和实践经验,包括网络架构、反向传播、损失函数以及优化算法。这些知识对于进一步学习更复杂的模型如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)至关重要。同时,解决实际问题也会锻炼你的编程技能和数据分析能力,使你能够更好地应对深度学习项目中的挑战。
  • 章上机2.zip
    优质
    第十三章上机作业2包含针对教材第十三章内容设计的实践练习和编程任务,旨在通过实际操作加深学生对理论知识的理解与应用能力。 在校生学习JavaScript与jQuery的课堂上机作业旨在加强和巩固知识点,为实现梦想加油。我们提供免费下载供大家参考。