Erwin Feng Blog
Erwin Feng Blog
内容也是一种社交方式!
首页
归档
关于
订阅
正在查看 sudo 下的文章
2020
2020-06-17
不使用sudo执行docker命令
Erwin Feng, 你的认知合作伙伴!
分类
C/C++
Go
Java
Linux
NLP
Python
数学
数据库
数据结构和算法
机器学习深度学习
记录
标签
C语言
算法
C
Python
设计模式
数据库
区块链
MySQL
分布式
ACID
SQL
NoSQL
sudo
Docker
git
Linux
命令行
Git
Systemd
Tensorflow
gcc
操作系统
正则表达式
记录
数据结构
Go
网络
go
LRU
ARC
Java
剑指Offer
函数式
搜索引擎
Stack
并发编程
HTTP
网络编程
并发
装饰器
Redis
度量
数学
时间序列
投资
概率
统计
信息论
机器学习
贝叶斯
最小二乘法
矩阵
分布
不等式
深度学习
变分推断
随机
采样
光滑
逼近
词向量
信息
量化
交叉验证
集成学习
分类
证明
损失函数
回归
指标
特征工程
正则化
NLP
Embedding
Transformer
Attention
神经网络
对抗训练
prompt
LLM
NER
概率图
文本分类
分词
HMM
图
并行
可视化
梯度
RNN
LSTM
注意力
序列编码
BERT
磁盘故障
CNN
卷积
注意力机制
优化
调参
最近文章
掌握基本面投资艺术:精炼的 prompt 模板
确定性变量的随机化技巧
分析与拓展:Transformer中的MultiHeadAttention为什么使用scaled?
Tensorflow的多卡训练:原理和实践
机器学习之分类问题的评估指标总结
天马行空:设计自己的激活函数
函数光滑近似(4):Heaviside step函数及其应用
引入参数控制softmax的smooth程度
分析与拓展:多分类模型的输出为什么使用softmax?
一种基于光滑逼近的正态分布采样法
友情链接
github