分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！
全庫備份常用如下：
需要在mount模式下進行，
backup database format'e:\rman_bk\df_%t_%s_%p.bak';
run e^dt\,.
γ(z)=∫
0∞t
z−1e
−tdt
.
你可以找到更多關於的資訊latex數學表示式here.
gantt
dateformat yyyy-mm-dd
title adding gantt diagram functionality to mermaid
section 現有任務
已完成 :done, des1, 2014-01-06,2014-01-08
進行中 :active, des2, 2014-01-09, 3d
計畫一 : des3, after des2, 5d
計畫二 : des4, after des3, 5d
這將產生乙個流程圖。:
我們依舊會支援flowchart的流程圖：
如果你想嘗試使用此編輯器, 你可以在此篇文章任意編輯。當你完成了一篇文章的寫作, 在上方工具欄找到文章匯出，生成乙個.md檔案或者.html檔案進行本地儲存。
如果你想載入一篇你寫過的.md檔案或者.html檔案，在上方工具欄可以選擇匯入功能進行對應副檔名的檔案匯入，
繼續你的創作。
mermaid語法說明↩︎
註腳的解釋 ↩︎
學習筆記40
今天完成了第十五章部分所有內容的學習。1 修改程式以使用函式 建立乙個目錄來儲存漫畫，並定義downloadxkcd 來迴圈遍歷指定範圍中的所有編號 2 建立並啟動執行緒 建立多個執行緒並且使每個執行緒都呼叫downloadxkcd 3 等待所有程式結束 呼叫thread物件join 方法來阻塞。利...
深度學習筆記6 全連線層的實現
全連線層的每乙個結點都與上一層的所有結點相連，用來把前邊提取到的特徵綜合起來。由於其全相連的特性，一般全連線層的引數也是最多的。下圖中連線最密集的2個地方就是全連線層，這很明顯的可以看出全連線層的引數的確很多。在前向計算過程，也就是乙個線性的加權求和的過程，全連線層的每乙個輸出都可以看成前一層的每乙...
深度學習筆記6 全連線層的實現
標籤 c語言 神經網路 深度學習 cuda 2016 08 21 14 31 14420人閱讀收藏 舉報 深度學習 13 作者同類文章x 目錄 全連線層的推導 全連線層的前向計算 全連線層的反向傳播 對上一層的輸出即當前層的輸入求導 對權重係數w求導 對偏置係數b求導 caffe中全連線層的實現 前...