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编译原理讨论课报告——编译技术的过去现在未来。可以参考。

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动手学深度学习（D2L深度学习） | 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念，背景知识和代码；我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维，解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创造一个为实现以下目标的统一资源： 所有人在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包括可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码，观察结果并及时获取经验； 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域； 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互相互答疑并交换经验。 将本书（中英文版）利用教材或参考书的大学 如果本书对你有帮助，请星级（★）本仓库或引用本书英文版： @book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.

内容概要：1、最小生成树概念与应用；2、普里姆算法思路，图解和代码实现；3、克鲁斯卡尔算法思路，图解和代码实现；4、案例分析和总结。使用人群：基于数据结构A课程的讨论课题目，最小生成树。资源包内包含代码可以直接运行。

在本文中，我们提出了一个动态调度来调整正则化强度，以适应各种网络架构和训练过程。我们的动态正则化是根据训练损失的变化自适应的。对于轻网络架构，它产生低正则化强度，而对于重网络架构，产生高正则化强度。此外，强度是自定步长增长的，以避免过拟合。实验结果表明，所提出的动态正则化方法优于现有的ShakeDrop、Shake-Shake和DropBlock正则化方法。未来，我们将研究动态正则化在数据增强和基于退出的方法中的潜力。

本文讨论三个有关的问题：第一是汽车的功能安全要求可能高于飞机，这对开展该工作的战略重视程度有影响；第二是两种先进的CPU芯片如何满足功能安全的要求，并通过分析指出它们的局限；第三是指出功能安全分析中确定什么是安全状态是关键。