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2025-08-27
第二节：3 Adaptive Learning Rate 引言之前学习的 critical point，在训练任务中并不是做大的障碍，也不是非常常见。也就是说，训练受阻，并不一定是梯度太小，还可能是别的原因。 1 Training stuck ≠ Small Gradient Grad Norm（也称为 Norm of Gradient）：梯度范数，是梯
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-26
C++ STL：容器-适配器引言 C++ STL（标准模板库）为我们提供了丰富的容器类型，如 vector、list、map 等，用于高效地管理和操作数据。但在实际开发中，我们常常需要一些特殊的数据结构行为，比如“先进先出（FIFO）”队列、“后进先出（LIFO）”栈，或优先级队列。此时，STL容器适配器（Container
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- STL
- C++
2025-08-26
第二节：2 Batch and Momentum 1 Review: Optimization with Batch 每一个epoch之后，都要shuffle数据，重新分batch，再进行下一个batch。 2 Small Batch v.s. Large Batch 理论分析（不考虑GPU的并行计算）：实际上，
- 2025-08-26
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-25
第二节：1 Local Minima and Saddle Point 1 引言：模型训练不起来怎么办可能是因为梯度为0，导致参数不再更新，模型训练也就停滞不前了。梯度为0有两种情况：局部最大值（local maxima）局部最小值（local minima）鞍点（saddle point）它们被统称为 critical point。
- 2025-08-25
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-25
第二节：0 机器学习任务攻略 1 Framework of ML 1.1 Training Data {(x^1, \hat y^1), (x^2, \hat y^2), ..., (x^N, \hat y^N)} 1.2 Training 1.2.1 Step 1: function with unknown y = f_{\
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-25
Format C++ code in Google style 1 安装 clang-format 工具 pip install clang-format 2 修改 ~/.bashrc 在 ~/.bashrc 中添加以下内容。 # format C++ code in Google style format() { if [ $# -ne 1 ]; th
- 2025-08-25
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- Linux
2025-08-22
第一节（下）：机器学习基本概念 1 Linear Model的局限性对于线性模型y = b + wx_1，模型训练的过程可以不断更新b和w，但是不论如何变化，该模型始终是一条直线：对于训练数据，也许数据满足的是红线的模型。如果是这样，无论我们训练出多么好的线性模型y = b + wx_1，模型的预测能力与真实情况仍存在较大差距
- 2025-08-22
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-20
第一节（上）：机器学习基本概念 1 什么是机器学习？ Machine Learing 约等于 Looking for Function。示例： 2 不同类型的Functions 2.1 回归（Regression）
- 2025-08-20
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- 李宏毅 ML/DL
2025-08-18
C++ STL：容器-迭代器 1 什么是迭代器？迭代器（Iterator）是C++ STL（标准模板库）中的一种对象，类似于指针，用于遍历容器（如vector、list、map等）中的元素。迭代器将容器的内部数据结构与访问方式解耦，使我们能以统一的方式访问不同容器的元素。 1.1 迭代器的原理 STL迭代器本质上是一种泛型指针
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- STL
2025-08-14
9/150 55-跳跃游戏 1 题目 55-跳跃游戏 2 思路倒着遍历数组，如果倒数第二个元素大于等于1,则说明只要判断能否到达倒数第二个位置即可，在此时递归，如果倒数第二个元素小于1,则继续遍历倒数第三个元素，和2比较，依次遍历即可。这个思路的时间复杂度：O(n!)，空间复杂度：O(1)。 3 题解 class Solut
- 2025-08-14
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- 面试经典150题

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