在吴恩达的深度学习课程中，第二课主要聚焦于改善深层神经网络的性能，而第三周的主题则是超参数调试和Batch Normalization（批量归一化）。这两个概念在深度学习模型训练过程中至关重要，它们能够显著提升模型的收敛速度和泛化能力。 超参数调试是机器学习和深度学习中的一个重要环节，它涉及到对模型结构和训练过程中的各种参数进行调整，以找到最优的模型配置。超参数包括学习率、批次大小、网络层数、节点数、正则化强度等。通过网格搜索、随机搜索或基于梯度的优化方法，我们可以找到一组超参数，使得模型在验证集上的表现最佳，防止过拟合或者欠拟合的情况发生。例如，一个合理的学习率可以帮助模型更快地收敛到全局最优解，而合适的正则化参数可以避免模型过于复杂，提高泛化性能。 Batch Normalization是一种常用的神经网络层，用于加速训练并改进模型的稳定性和泛化能力。它在每一层的激活函数之前或之后（通常是在全连接层之后，卷积层之前）对每一批次的数据进行归一化处理。Batch Norm的主要步骤包括： 1. 计算批次内的均值和方差，这有助于消除内部协变量位移，使得每一层的输入保持相对稳定的分布。 2. 将数据归一化到均值为0，标准差为1的分布，这样可以减少梯度消失和梯度爆炸的问题。 3. 添加可学习的尺度γ和偏置β参数，允许模型在训练过程中学习到合适的归一化系数，从而保留一部分特征信息。 在编程作业中，学生通常会被要求实现这些概念，并通过实际操作理解它们如何影响模型的训练。这可能包括编写代码来计算和应用超参数，以及实现Batch Norm层。通过实践，学生能够更好地理解超参数调试的重要性，以及Batch Norm在神经网络中的作用。 掌握超参数调试和Batch Normalization是深度学习工程师必备的技能之一。在吴恩达的课程中，通过理论讲解和实际编程作业，学生可以深入理解这些概念，并应用于实际项目，从而提升模型的性能。

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吴恩达-Machine Learning Yearning（1-52章）完结中英文版本

過檢測CE此為英文版本無毒

A Linux and UNIX® System Programming Handbook 在这本书中，我描述了Linux编程接口——系统调用、库函数和Linux提供的其他低级接口，一个免费的实现UNIX操作系统的。这些接口直接或间接地由 每个运行在Linux上的程序。它们允许应用程序执行以下任务 文件I/O，创建和删除文件和目录，创建新进程，执行的进程和线程之间的通信，并在驻留在不同计算机上的进程之间进行通信计算机通过网络连接。这组低级接口有时是也称为系统编程接口。 尽管我关注Linux，但我对标准和可移植性给予了认真的关注 问题，并明确区分讨论linux特有的细节与讨论了大多数UNIX实现中常见的和标准化的特性，通过POSIX和单一UNIX规范。

TopazVideoAI3.0.5x64一款相当优秀的视频分辨率放大工具，支持用户轻松的将所有低分辨率视频转换成8K分辨率的高质量视频，Topaz Video Enhance AI编辑好用，还支持把素材增强到8K，从SD到DVD的转变。 1、【质量】到目前为止，还没有基于深度学习的方法将视频放大作为一种商业产品。Video Enhance AI是唯一使用机器学习从素材中推断细节以获得逼真的外观的产品。Video Enhance AI的输出质量完全优于任何其他可用产品。 2、【训练】视频增强AI是使用神经网络进行训练的，该神经网络分析成千上万对视频，以了解通常如何丢失细节。与用于照片的Gigapixel AI不同，Video Enhance AI能够推断出更多细节，从而在单个视频剪辑中提供大量信息的情况下呈现出更加逼真的外观。 3、【易于使用】只需单击几下按钮，您的视频素材就会开始渲染，以创建精美的高分辨率质量素材。没有复杂的流程或令人困惑的工具-只需几个简单的步骤，您的镜头就可以。

《Windows Azure实战》PDF英文版本下载

包括原版的英文版本和中文翻译版本两个文件，可以对照着看，中文版本方便理解、提升阅读效率，如果有怀疑的点可以查看原版的英文版本。

作者：格莱戈尔（Marc Gregoire） 翻译：张永强 C++高级编程（第3版） 是设计和构建C++应用程序的实用指南，代码丰富，并根据C++14版本做了全面更新。本书强调良好编程风格的重要性，阐述如何设计可充分利用C++语言功能的高效解决方案；深入探讨C++语言功能集的更复杂元素，并披露避开常见陷阱的技巧。本书醒目显示了新的C++14信息，使你快速了解影响应用程序构建的显著变化。 主要内容 　　◆ 提供富有挑战的、紧贴实用的、可供下载的示例代码段供读者学习 　　◆ 研究详明案例，案例中包含已在Windows和Linux上测试的丰富工作代码 　　◆ 列出保持良好编程风格的提示、技巧和方案，包括很好调试实践 　　◆ 使用C++14的全新语言功能，包括函数返回类型推断、二进制字面量、泛型lambda和lambda捕捉表达式 　　◆ 使用全新标准库功能，例如make_unique、透明函数对象，通过类型寻址的元组、共享mutex和锁类

Deep Learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville)深度学习中英文版本资源-附件资源