从大家的分享中学习很多，也希望分享些对大家有用的。如有不当之处，还希望简友们不吝赐教，多多指点。🌈<br><br>Github：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FLuckyCat7848" target="_blank">https://github.com/LuckyCat7848</a>
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iOS AES加密(主要使用CFB模式)前言 1. 介绍1.1 AES是什么？1.2 AES详解1.3 实现原理和比较1.4 模式和填充选择 2. 经验总结2.1 加密模式和填充方式的确定2.2 填充方式的选择2...
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我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到N》系列。 它不会止于翻译和笔记，不会停留在语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“人工智能（AI）/机器学习（Machine Learning）/深度学习（Deep Learning）”领域之间的缓坡道。
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TensorFlow从0到1 - 16 - L2正则化对抗“过拟合”TensorFlow从0到1系列回顾 前面的14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和15 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，...
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TensorFlow从0到1 - 19 - 回顾《TensorFlow从0到1》就要结束了。 3条主线 这个部分共包含18篇文章，4万余字（简书的严格统计不到4万）。总的来说，它无外乎两方面内容：人工神经网络，及其Tens...
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TensorFlow从0到1 - 11 - 74行Python实现手写体数字识别TensorFlow从0到1系列回顾 到目前为止，我们已经研究了梯度下降算法、人工神经网络以及反向传播算法，他们各自肩负重任： 梯度下降算法：机器自学习的算法框架； 人工神经...
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TensorFlow从0到1 - 10 - NN基本功：反向传播的推导TensorFlow从0到1系列回顾 上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎，并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽...
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TensorFlow从0到1 - 7 - TensorFlow线性回归的参数溢出之坑TensorFlow从0到1系列回顾 上一篇 6 解锁梯度下降算法解释清楚了学习率（learning rate）。本篇基于对梯度下降算法和学习率的理解，去填下之前在线性回归中...
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A Rustacean
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如果你是程序员，或者有一颗喜欢写程序的心，喜欢分享技术干货、项目经验、程序员日常囧事等等，欢迎投稿《程序员》专题。 专题主编：小彤花园 http://www.jianshu.com/users/4a4eb4feee62/ 【程序员】专题拒稿指北：http://www.jianshu.com/p/7c8b33b5f63b 投稿须知： 1.收录相关技术文章，但不限于技术，也可以是项目经验类的文章和程序员日常。 2.文章內不得有任何推广信息。包括但不限于公众号、微博、微信，更不得在通过投稿后再修改文章加入推广信息。你可以将这些推广以及个人信息放在个人主页介绍里。 3.字数极少，段落混乱，大段代码没有放到代码框的文章不收录 4.不相关的内容不收录，请确认文章内容和本专题相关 目前针对优质作者及爱好者，开设了官方程序员微信群，希望加入请发简信给主编小彤花园索取个人微信，主编会将你加入到【程序员】微信群，分享内容，收获知识。添加微信时备注昵称。
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