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本书是一本非常有名的关于复杂网络的教材，内容完整，非扫描版，是输入版本，PDF格式。

1.损失函数 损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。 import torch from torch.autograd import Variable import

func_timeout Python模块支持以给定的超时时间运行任何现有功能。 功能超时 func_timeout 这是您传递超时，要调用的函数以及所有参数的函数，并且它最多运行＃timeout＃秒，并且将返回/引发传递的函数否则将返回或引发的所有内容。 def func_timeout(timeout, func, args=(), kwargs=None): ''' func_timeout - Runs the given function for up to #timeout# seconds. Raises any exceptions #func# would raise, returns what #func# would return (unless timeout is exceeded), in which case it raises Functi

二、深度学习的实现 深度学习仿若机器学习最顶端的钻石，赋予人工智能更璀璨的未来。其摧枯拉朽般地实现了 各种我们曾经想都不敢想的任务，使得几乎所有的机器辅助功能都变为可能。更好的电影推 荐、智能穿戴，甚至无人驾驶汽车、预防性医疗保健，都近在眼前，或者即将实现。人工智 能就在现在，就在明天。你的 C-3PO 我拿走了，你有你的终结者就好。 但是正如前面提到的，人工神经网络，即深度学习的前身，已经存在了近三十年，但直到最 近的 5 到 10 年才再次兴起，这又是因为什么? 1.突破局限的学习算法

LLVM 中的函数调用融合 LLVM 中函数调用融合的实现。 有关更多详细信息，请查看。 该存储库包含 LLVM 中函数调用融合的实现，其组织方式如下： src 目录包含我们实现的源文件，其组织方式如下： CountPredCand：实现计算函数调用融合机会的传递； FunctionFusion：LLVM中函数调用融合的实现； TestSuite：测试套件生成文件和报告，用于收集上述两种实现的统计信息。 doc 目录包含我们论文的源文件。

cvx自写的函数使用手册 In this section we describe each operator, function, set, and command that you are likely to encounter in CVX. In some cases, limitations of the underlying solver place certain restrictions or caveats on their use:

该文档整理了matlab cell函数的很多重要问题和相关的视频连接，对cell函数的学习有很大帮助，主要是一些重要的操作指令

英文版的功能点FP估算方法手册 Part 3 Examples

在这个文件中，我提供了一个生成 Weierstrass 的函数余弦函数 (WCF)。 WCF 遵循分形几何。 有了这个函数，就可以决定它想要的分形维数。 这样，之后，可以测试分形维数度量（ http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50290-higuchi-and-katz-fractal-dimension-measures ）和其他非线性度量。 源代码用英文正确注释。 欢迎任何意见或建议！！！ 谢谢， 耶苏斯·蒙格（JesúsMonge）。