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一、感受

这次作业的神经网络是比上一次作业复杂的,上一次作业是“多层感知机(MLP)”,这一次的作业是“卷积神经网络(CNN)”。运算从原来的矩阵乘法变成了卷积,网络结构也更加复杂,所以这次的作业是允许使用框架的。

这次作业的难点本质上是对于卷积网络的理解上,TensorFlow 可以提供卷积的计算方式还有后窥修正,所需要书写的只是网络结构。次难点是 TensorFlow 的工作机理,其实一开始做的时候如果能对 TensorFlow 有一个好的理解,写起来大概 40 分钟就够了(但是学习上面这俩东西花了整整一天)。


二、卷积神经网络

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一、总论

单纯形法十分神奇,涉及的理论并不困难,但是很复杂。而且不但理论繁琐,而且算法有变得极具有“跳大神色彩”,“单纯性表、检验系数”等一系列玄学名词让人作呕(从我和我妈打交道的经历来看,经济学一定说一些非人话的东西,才可以满意)。更加痛苦的是,它是线性代数知识的应用,我对于线代的理解就是,“挟泰山以超北海”,很多复杂的东西被用线代知识简化成了“魔数”一样的东西,课本并不会详细说为啥是这样的,他们只会说大概可以用线代知识表示成这样。


二、线代知识复习

对于一个线性方程组,我们可以将其转换成矩阵形式,也就是

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一、感受

真的是十分开心的,毕竟自己终于搭建了一个“神经网络”,其成就感,简直和自己第一次写 Hello, world. ,第一次写字典树,第一次写出流水线 CPU,第一次在 ARM 上移植操作系统,第一次写出编译器后端一样快乐。当我的电脑的 CPU 利用率被这个东西拉满,风扇开始轰鸣的时候,开心的都要冒泡了。

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尤其是“人工智能”这个词,在甚嚣尘上的舆论聚光灯下,已经被蒙上了一种虚妄的光晕。我回老家的时候,被问道“你会修电脑吗?”和“我会人工智能,你会吗?”的次数是一样多的。最尴尬的是,我明知道我学的东西或许并不比一个简单的神经网络浅薄,但是还是会因为自己不懂人工智能而自卑,因“外行人抢夺话语权”而闷闷不乐。转而我又会想到自己不够自信,不够有涵养,不够包容,进而跟自己更加生气。

虽然这次严格意义上讲,也并不是纯粹的手搓,老师是给了示例代码的。我的工作不过是修改一些地方,就可以满足实验的要求了。不过通过梳理代码,看到线代知识,高数知识,编程知识,数学建模知识交织在一起,也是一件很有意思的事情。这种乐趣,我觉得比上面那种“战胜自卑”的乐趣更加纯粹。

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一、总论

因为我没有上过走软,所以这是我第一次接触 Web 应用开发,在感觉十分新奇有趣的同时,却在编程(其实大部分时候是提需求的产品经理)总感觉自己是浮在云端的。

当我写 C 的时候我是不会这样的,我知道我写的是一门高级语言,这门语言会通过编译器编译成二进制可执行文件,二进制文件会在流水线处理器上执行,处理器会根据指令进行计算和访存,最终通过写显示器的端口输出信息,在我写 Java 的时候,我知道 Java 会先编译成 .class 字节码,然后利用 JDK 环境在 JVM 上解释执行,解释器会调用各种库,最终完成效果。

但是当我在写 html, css, javasript 的时候,我是完全没有概念的,我知道最后成果可以在浏览器上显示,但是为啥?浏览器在我的理解里,就是一个和互联网沟通的应用程序,我点开它,然后互联网就冲我挥手了,感觉似乎没有浏览器,互联网它老人家也找得到我。当我去了解后端的时候,我知道了服务器,我之前理解的服务器,就是那种深埋地下,占地和鸟巢差不多大的东西,每天都要靠全太平洋的水去降温,从事的是计算世界末日啥时候发生的重要事件,关于 URL,我以为就是一个按钮,我点一下他,互联网就来了,贼灵。

这个其实一个计算机领域很常见的现象,“封装和抽象”,人们并不需要了解每个技术的具体实现细节,只需要享受这个技术暴露在外的接口构造的抽象即可。所以将互联网理解成一个宝库一样的东西,浏览器理解成一个探寻宝库的手电,甚至将其与电视做类比,并不是一件很奇怪的事情,谁也不是先学计组,后学 C 语言的,有一个虚假的抽象不丢人。不过这层抽象和以往的抽象不同的是,这层抽象需要被几乎所有人接受,而不是像 C 一样,只需要被一部分程序员接受即可。所以“互联网-浏览器”这层抽象才那么的厚重,那么的虚幻,因为他必须简单到被所有可以上网的人理解。

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一、时间复杂度的估计

1.1 三种方法

估算分治问题的时间复杂度一共有三种普遍的方法:

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1.2 代入法

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一、经典句型

1.1 论说文经典句型

1.1.1 话题引起

这个部分主要由两个部分组成,一个是引起话题的东西,即

awareness, tendency, discussion, situation, phenomenon, concern, fact
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