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深度学习（五）激活函数的选择 & 浅层神经网络的梯度下降
# 概述 > 本篇中你将了解几种常见的激活函数，并看到在浅层神经网络中向后传播及梯度下降是如何进行的。  ---------- # 5.0 上篇回顾 在上一篇中，你见到了一个单输出的浅层（双层）神经网络是如何进行向前传播的
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深度学习（四）浅层神经网络及其向量化
# 概述 > 本篇简要介绍浅层神经网络，并给出其向量化形式。  ---------- # 4.0 Logistic 回顾 在前三篇当中，我们见过了 Logistic 回归的相关内容，了解了向前传播、向后传播、梯度下降与向量
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深度学习（三）实战：动手实现猫图识别
# 概述 > 本篇详细记录了如何使用 Python 语言基于 Logistic 回归搭建一个简单的单层神经网络，并实现猫图的识别。 > 本篇中的单层神经网络在训练集与测试集上分别获得了 95.7% 与 74.0% 的正确率。 ![Title](/upload/DeepLearning-03-1.jp
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深度学习（二）向量化 Logistic 回归及其梯度输出
概述 本篇属于理论篇，你将了解什么是向量化、向量化对神经网络训练优化的重要性，以及如何向量化 Logistic 回归及其梯度输出。 2.0 向量化概述 在前面，你已经认识了 Logistic 回归，并且对梯度下降以及梯度下降是如何工作的有了一个具体的认知。如果你有认真阅读第一篇的话，相信你还记得在第
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深度学习（一）Logistic 回归与梯度下降
概述 本篇属于理论篇，介绍了针对二元分类问题的 Logistic 回归与梯度下降，以及 Logistic 回归当中的梯度下降是如何进行参数优化的。 1.0 Logistic 回归概述 Logistic 回归是一种广义上的线性回归，也是一个用在监督学习当中的学习算法，一般用于输出值为0或1，即"是"或
沿途简记
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记一次 Windows 系统焦点光标的监控尝试
# 概述 > 研究这个主要是为了进一步完善当前的自用软件 Alterful 的激活流程，实现“无热键”键盘增强。 > 虽然最终没能得到接近完美的解决办法，不过也在这个尝试的过程中取得了一些进展，故简单地记录一下。 
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QT（四）：事件与事件过滤器
# 概述 > 本篇介绍 QT 中的事件与事件过滤器，并制作一个简单经典的恶搞小程序。 > 环境：Win10 + QT Creator4.4.1 + QT5.9.2。 > 实现内容：一个看得到点不到的按钮。  ---
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QT（三）：浅探 QTimer 类
# 概述 > 本篇介绍了 QTimer 类的基本用法，并应用该类制作了一个简单的倒计时程序。 > 环境：Win10 + QT Creator4.4.1 + QT5.9.2。 > 实现内容：通过按钮触发一个简单的倒计时并在屏幕上显示，时间耗尽后弹出提示框。 信号与槽。 > 环境：Win10 + VS2017 + QT5.9.2。 > 实现内容：点击按钮退出程序、点击按钮弹出信息框。 