可以存储自定义数据，我们可以继承 Dataset 类，在子类中实现一些固定 功能的函数，这样就相当于封装了自己的数据为 Dataset 类型。为了方便起见，我们先描述如何 使用预加载数据，然后第二章就开始构建神经网络模型。等第四章我们再描述如何自定义数据集。 我们一次写一个完整的程序来把数据可视化一下： from torchvision import datasets from torchvision . transforms 思考再三，感觉卷积网络不应该作为入 28 4.5. 总结 门来学习的神经网络，因为卷积层包含了一些关于感受野方面的思想。如果给一个网络构建了卷 积层，它也就失去了普适性（尤其是不再适用于我们第四章的人造数据集了）。 书中对一些常见的优化方法（例如指数衰减学习率、L1 和 L2 正则化等）并没有实现，一是 因为借助 pytorch 实现非常简单，二是为了保证网络的简洁性。 我相信这部小书比以往任何您阅读过的

与 namesrv 之间的心跳 ............................................................................ 45 第四章： NameServer ...................................................................................... broker（默认两分钟没有向 namesrv 发送心跳更新时间戳的） 第四章： NameServer Namesrv 名称服务，是没有状态可集群横向扩展。 1. 每个 broker 启动的时候会向 namesrv 注册 2. Producer 发送消息的时候根据 topic

1 2022年02月 机器学习-第四章 朴素贝叶斯 黄海广 副教授 2 本章目录 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 3 1.贝叶斯方法 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 4 1.贝叶斯方法-背景知识 先验概率： 后验概率：