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aaa导语  一个机器学习算法包含两个主要部分  （1）模型从输入特征x预测输入y的函数f（x）； （2）目标函数 目标函数取最小(最大)值时所对应的参数值，就是模型的参数的最优值。我们往往只能获得目标函数的局部最小(最大)值，因此也只能得到模型参数的局部最优值，而常见求最优解的算法是梯度下降/上升算法。 而神经网络算法是实现机器学习的其中一种方法，为了适应不同的输入特征应用场景，神经网络算法也有很多种变形，这里只是简单的介绍下长短时记忆网络，做个笔记。
背景
全连接神经网络和卷积神经网络的特点是只能单独的

长短时记忆网络学习笔记


 引用课程：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ml16.html
先看这里，可能由于你正在查看这个平台行间公式不支持很多的渲染，所以最好在我的c

机器学习入门系列06，logistic regression逻辑回归

该文介绍了如何通过基于数据增强和迁移学习的GAN，在训练过程中利用生成器生成图像，并将这些图像与原始图像进行混合，从而获得更高质量的训练数据。同时，文章还介绍了一种称为“自监督学习”的零样本学习技术，该技术旨在从原始图像中提取有用的特征，并将其用于训练检测器。这些技术结合在一起，可以在不使用任何额外标注数据的情况下，训练出更准确的图像分类器。

机器学习入门系列05，classification: probabilistic generative model（分类：概率生成模型）

移动互联网IM之协议设计


 引用课程：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html
 
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机器学习入门系列04，Gradient Descent（梯度下降法）

本文讨论了机器学习中的偏差和方差问题，以及它们如何影响模型的性能。作者通过一个具体的例子来说明，当模型过于复杂时，方差问题会变得更为严重。为了解决这些问题，作者提出了使用正则化方法来减少模型的复杂度，并采用交叉验证等技术来评估模型的性能。这些方法可以帮助我们更好地理解模型，并提高模型在实际问题中的表现。

机器学习入门系列03，Error的来源：偏差和方差（bias 和 variance）

本文介绍了机器学习的两种基本类型：回归（Regression）和分类（Classification）。回归问题是根据一组连续的输入变量预测一个连续的输出变量，例如预测房价、销售额等。分类问题是根据一组离散的输入变量预测一个离散的输出变量，例如预测一个电子邮件是否为垃圾邮件。作者通过对比机器学习的回归和分类问题，以及它们在训练、预测和评估方面的不同点，全面介绍了机器学习中的回归和分类问题，并提供了相关的Python代码示例。

机器学习入门系列02，Regression 回归：案例研究

本文介绍了机器学习的基本概念、算法和应用场景，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习以及深度学习等内容。文章还讲解了机器学习中的学习地图和颜色的意义，并通过实例讲解了机器学习算法的具体应用。

机器学习入门系列01，Introduction

本文主要介绍了iOS事件传递机制，包括Touch Event、Mouse Event和Gesture Event。首先介绍了事件传递的整个流程，然后重点讲解了Touch Event、Mouse Event和Gesture Event的传递流程和区别。最后列举了一些常见应用解决方案，如扩大按钮点击区域、子视图消息传递给父视图等。

IOS触摸事件分发机制详解

本文主要分析了如何实现短视频的边下边播功能，包括视频的下载、播放、缓存、本地代理等核心问题。针对这些问题，本文提出了一整套解决方案，并通过代码示例给出了详细的实现步骤。该方案已在短视频项目中成功实践，有效地提高了应用的性能和用户体验。

Android短视频边下边播详解

目录
视频为什么要编解码
视频是否可以压缩
编解码实现原理
编解码标准和国际组织
视频文件封装（容器）
视频质量评价体系
1.为什么视频要编解码？
未经过压缩的视频数据量非常大，存储困难，同时也不便于

视频编解码学习分享

该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现线性回归模型，并使用数据集对模型进行训练和评估。同时，文章还探讨了如何使用Keras的优化器实现随机梯度下降，以及如何使用TensorBoard查看模型的训练过程，并分析了模型的收敛速度和准确率。

深度学习入门实战（二）

本文介绍了如何用MXNet框架进行深度学习，通过一个绘画风格迁移的示例介绍了训练神经网络的过程。首先介绍了MXNet的特点和适用场景，然后介绍了如何安装MXNet并运行示例。最后列出了参考文档，供读者进一步阅读学习。

深度学习入门实战（一）

本文介绍了Android进程保活的一些主流方案，包括Service指定为START_STICKY、Service设置为前台进程、1像素Activity方案、静态广播自启、JobSchedule和AlarmManager、账号同步拉活以及守护进程等。这些方案旨在提高进程的保活能力，确保在系统资源紧张的情况下不会被杀死。

重磅整理---Android进程保活组件

该文介绍了深度学习简易入门，包括深度学习是什么、神经网络、神经元、神经网络组成、训练神经网络、神经网络能做什么、案例、神经网络训练过程中需要注意的问题、调参、深度学习框架选择、安装等。

深度学习简易入门

该文介绍了如何将Android NDK代码迁移到Android Studio中，以支持断点调试、自动补全等功能，并总结为使用Android Studio进行C++开发的步骤和注意事项。

ndk代码支持断点调试

本文通过分析一个技术案例，介绍了如何使用深度学习技术解决图片分类问题。首先介绍了传统的机器学习方法，然后通过一个具体的例子展示了如何使用深度学习技术进行图片分类。文章还探讨了如何通过迁移学习来快速训练一个具有准确性的模型，并总结了实验的结果。

老司机用神经网络带您安全驾驶

抠图技术初探

android bitmap的缓存策略

开发中容易忽略和挖坑的场景总结

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