我们为什么需要鲁迅

    不知道有多少人和我一样,一说起鲁迅,首先想到的并不是“横眉冷对千夫指,俯首甘为孺子牛”,而是高中语文课背诵过至今记忆犹新的那句“真正的勇士敢于直面惨淡的人生,敢于正视淋漓的鲜血”(出自《纪念刘和珍君》)。

    那时虽然能成段成段地背诵《纪念刘和珍君》中那些极具精神感染力的句子,但说实话,内心还是觉得鲁迅离我很遥远。他所处的时代动不动就要革命,时刻需要勇士去抛头颅、洒热血,而我所处的是和平年代,革命、牺牲、鲜血都距我太过遥远,我也不用像先生那般愤世嫉俗,因为我远没有“华北之大,竟容不下一张安静的书桌”的忧虑,可以安心读书、踏实生活。

从零开始学习CNN系列——(五)分类问题(Classification)

    从零开始学习CNN系列,是本人学习李宏毅老师的深度学习课、cs231n及吴恩达老师的深度学习课后总结的适合无基础小白入门深度学习的教程,会跟随本人的炼丹水平不断更改,如有错误,请多加指正。

    此小节主要讲述回归问题(Regression)的姊妹问题——分类问题(Classification),介绍了两种常用的模型——生成式模型(Generative Model)的一种高斯生成模型判别式模型(Discriminative Model) 的一种 Logistic Regression

从零开始学习CNN系列——(四)一些乱七八糟的小概念

    从零开始学习CNN系列,是本人学习李宏毅老师的深度学习课、cs231n及吴恩达老师的深度学习课后总结的适合无基础小白入门深度学习的教程,会跟随本人的炼丹水平不断更改,如有错误,请多加指正。

    此小节,主要介绍几个常见的却不知道为什么的概念,实在不知道取啥名字,乱七八糟就对了。

排名不好如何保研外校(中科大保研经验分享)

        正值保研季,因为当初也从网上保研经验相关文章受益,所以现将自己的保研经历总结成正式的文章,也算是种回馈吧。

        首先,必须声明,此文针对的是排名不好然后还想保外的同学。据我所看到的,排名非常好的同学保研是非常轻松的,此文对这类同学的借鉴价值非常有限。

从零开始学习CNN系列——(三)梯度下降法的深度探索

    从零开始学习CNN系列,是本人学习李宏毅老师的深度学习课、cs231n及吴恩达老师的深度学习课后总结的适合无基础小白入门深度学习的教程,会跟随本人的炼丹水平不断更改,如有错误,请多加指正。

    此小节,我们将对上一小节讲到的梯度下降法(Graident Descent)做进一步的探索,讲解常见的几种梯度下降法变种,并用代码加以实践。

从零开始学习CNN系列——(二)一次简单的线性回归实践,初探深度学习的那些术语

    从零开始学习CNN系列,是本人学习李宏毅老师的深度学习课、cs231n及吴恩达老师的深度学习课后总结的适合无基础小白入门深度学习的教程,会跟随本人的炼丹水平不断更改,如有错误,请多加指正。

    此小节,我们将从一次简单的线性回归实践开始,解释平常听到的学习率(learning rate)、梯度下降(gradient decent)等机器学习术语的概念。

安利一些我特别喜欢的东西

    由于本网站是基于github搭建而成,速度非常慢,应该少有人访问。所以我准备把它当作纯粹的私人空间,只有无聊的人(开个玩笑)或者亲密的人才能看到。下面是我一直以来想安利的一些东西,随缘更新。

如何高质量地过好大学四年?

本文章搬运于本人在知乎的回答,费时三天写成:
大学四年,如何高质量地度过? - Roger的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/331077570/answer/1016116221
希望能对迷茫的你们有些许帮助!

直接说背景吧,本人西电本科大四(即将毕业),已经保研中国科学技术大学了(或许这也算是一个好的结果?)。

本回答8000多字,用心写了三天,但重点都一一标出,总共十大“秘籍”,附带“秘密秘籍”、“额外秘籍”,大家可以选择性查看,全部阅读完大约10分钟。

从零开始学习CNN系列——(一)机器学习与深度学习的宏观理解

    从零开始学习CNN系列,是本人学习李宏毅老师的深度学习课、cs231n及吴恩达老师的深度学习课后总结的适合无基础小白入门深度学习的教程,会跟随本人的炼丹水平不断更改,如有错误,请多加指正。

2019年终总结

        好久没有动手写过文章了,说起来,自从初三开始被要求向着高分作文学习写作后,我就不知道怎么写文章了,但最近睡不着时,时常回顾这曲折的2019,心中涌发许多感概,不写不快。

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