Этот пост следует за ML intro 3 или ML intro 6 . Мы предполагаем, что вы интуитивно понимаете силу наложения слоев линейной регрессии с чередующимися нелинейными функциями для создания нейронной сети, а также понимаете настраиваемые единицы вывода, такие как логистическая функция или функция softmax. Эта лекция была написана как часть моей серии в Columbia Engineering https://bootcamp.cvn.columbia.edu/data/ и предназначена для технической и корпоративной аудитории. Цель обучения В..

Добро пожаловать на Columbia DivHacks 2020! Это ваш путеводитель по DivHacks. Не стесняйтесь возвращаться к этому столько или меньше, сколько захотите. Мы так рады видеть вас на выходных и не можем дождаться, чтобы показать вам, что мы приготовили! Перед хакатоном… Как DivHacks будет работать как виртуальный хакатон в этом году? Основным источником общения DivHacks в этом году будет Slack. Вы должны были получить электронное письмо о присоединении к нашему Slack, где вы..

Основной эскиз from windowsketch import * def setup(): size(800,200) global window_1 window_1 = Window(10,10,12,30, color(255,255,255)) print window_1.windowWidth print window_1.area() global buildingWindows buildingWindows = [] for w in xrange(5, 150, 5): #start of range, end of range, step window = Window(w*10, 100,w,90,color(255,255,255)) buildingWindows.append(window) def draw(): background(216, 201, 84) #..