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学习笔记
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D2L 卷积神经网络：理论基础
记录从全连接层到卷积的推导、参数共享、局部性、多通道表示、平移性质、卷积计算成本与 LeNet 结构。
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D2L 多层感知机：表示、泛化、初始化与分布偏移
记录多层感知机的非线性结构、PyTorch 实现、泛化控制、参数初始化与分布偏移纠正。
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D2L 3.1–3.7 线性模型：从回归到 Softmax 分类
记录线性回归、小批量随机梯度下降与 softmax 多分类的数学关系及 PyTorch 实现。
安全文章
全部归档- 2025-04-29 春秋云镜——Flarum 春秋云境
- 2025-04-29 HTB——Intelligence HackTheBox
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- 2025-04-25 HTB——Compiled HackTheBox
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- 2025-04-24 玄机——流量特征分析tomcat 玄机
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- 2025-04-23 玄机——linux实战-CMS01 玄机