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深度學習：一起玩轉TensorLayer

為了解決CLS 缺點的問題，作者董豪等（編著） 這樣論述：

本書由TensorLayer創始人領銜，TensorLayer主要開發團隊傾力打造而成。內容不僅覆蓋了人工神經網路的基本知識，如多層感知器、卷積網路、遞歸網路及增強學習等，還著重講解了深度學習的一些新的技術，如生成對抗網路、學習方法和實踐經驗，配有許多應用及產品的實例。讀者可從零開始掌握深度學習技術，以及使用TensorLayer實現的各種應用。本書以通俗易懂的方式講解深度學習技術，同時配有實現方法教學，面向深度學習初學者、進階者，以及希望長期從事深度學習研究和產品開發的深度學習的大學生和工程師。 董豪：目前就讀於帝國理工學院，從事電腦視覺、醫療數據分析和深度學習理論研究，在ICCV、T

NSRE、TIFS、ACM MM等國家級會議和期刊發表過論文，Neurocomputing、TIP等會議和期刊的審稿人。有創業經驗，擅長把深度學習演算法與實際問題結合，獲得多項國家發明專利和實用新型專利，TensorLayer創始人。 郭毅可：英國帝國理工學院計算系終身教授，帝國理工數據科學研究所（Data Science Institute）所長，上海大學電腦學院院長，中國電腦協會大數據專委會創始會員。郭教授主持多項中國、歐盟和英國大型數據科學項目，累計總金額達1000億人民幣。郭教授的研究重點為機器學習、雲計算、大數據和生物信息學。也是大數據會議KDD2018的主席。他是上海，北京，

江蘇省政府特聘專家，中國科學院網路信息中心、中國科學院深圳先進技術研究院客座研究員。郭教授從2015年起，發起和領導了TensorLayer項目作為帝國理工數據科學研究所的重要機器學習工具。 1 深度學習簡介11.1 人工智能、機器學習和深度學習 11.1.1 引言 11.1.2 人工智能、機器學習和深度學習三者的關系 21.2 神經網絡 31.2.1 感知器 31.2.2 激活函數 51.2.3 損失函數 81.2.4 梯度下降和隨機梯度下降 81.2.5 反向傳播算法簡述 111.2.6 其他神經網絡 121.3 學習方法建議 131.3.1 網絡資源 131.3.2 T

ensorFlow 官方深度學習教程 141.3.3 開源社區 151.4 TensorLayer 151.4.1 深度學習框架概況 151.4.2 TensorLayer 概括 161.4.3 實驗環境配置 172 多層感知器192.1 McCulloch-Pitts 神經元模型 192.1.1 人工神經網絡到底能干什麼？到底在干什麼 212.1.2 什麼是激活函數？什麼是偏值 222.2 感知器 232.2.1 什麼是線性分類器 242.2.2 線性分類器有什麼優缺點 262.2.3 感知器實例和異或問題（XOR 問題） 262.3 多層感知器 302.4 實現手寫數字分類 322.5 過

擬合 402.5.1 什麼是過擬合 402.5.2 Dropout 412.5.3 批規范化 422.5.4 L1、L2 和其他正則化方法 422.5.5 Lp 正則化的圖形化解釋 442.6 再實現手寫數字分類 462.6.1 數據迭代器 462.6.2 通過all_drop 啟動與關閉Dropout 472.6.3 通過參數共享實現訓練測試切換 503 自編碼器543.1 稀疏性 543.2 稀疏自編碼器 563.3 實現手寫數字特征提取 593.4 降噪自編碼器 653.5 再實現手寫數字特征提取 683.6 堆棧式自編碼器及其實現 724 卷積神經網絡804.1 卷積原理 804.1.

1 卷積操作 814.1.2 張量 844.1.3 卷積層 854.1.4 池化層 874.1.5 全連接層 894.2 經典任務 904.2.1 圖像分類 904.2.2 目標檢測 914.2.3 語義分割 944.2.4 實例分割 944.3 經典卷積網絡 954.3.1 LeNet 954.3.2 AlexNet 964.3.3 VGGNet 964.3.4 GoogLeNet 984.3.5 ResNet 994.4 實現手寫數字分類 1004.5 數據增強與規范化 1044.5.1 數據增強 1044.5.2 批規范化 1064.5.3 局部響應歸一化 1074.6 實現CIFAR1

0 分類 1084.6.1 方法1：tl.prepro 做數據增強 1084.6.2 方法2：TFRecord 做數據增強 1144.7 反卷積神經網絡 1205 詞的向量表達1215.1 目的與原理 1215.2 Word2Vec 1245.2.1 簡介 1245.2.2 Continuous Bag-Of-Words（CBOW）模型 1245.2.3 Skip Gram（SG）模型 1295.2.4 Hierarchical Softmax 1325.2.5 Negative Sampling 1355.3 實現Word2Vec 1365.3.1 簡介 1365.3.2 實現 1365.4

重載預訓練矩陣 1446 遞歸神經網絡1486.1 為什麼需要它 1486.2 不同的RNNs 1516.2.1 簡單遞歸網絡 1516.2.2 回音網絡 1526.3 長短期記憶 1536.3.1 LSTM 概括 1536.3.2 LSTM 詳解 1576.3.3 LSTM 變種 1596.4 實現生成句子 1606.4.1 模型簡介 1606.4.2 數據迭代 1636.4.3 損失函數和更新公式 1646.4.4 生成句子及Top K 采樣 1676.4.5 接下來還可以做什麼 1697 深度增強學習1717.1 增強學習 1727.1.1 概述 1727.1.2 基於價值的增強學習

1737.1.3 基於策略的增強學習 1767.1.4 基於模型的增強學習 1777.2 深度增強學習 1797.2.1 深度Q 學習 1797.2.2 深度策略網絡 1817.3 更多參考資料 1877.3.1 書籍 1877.3.2 在線課程 1878 生成對抗網絡1888.1 何為生成對抗網絡 1898.2 深度卷積對抗生成網絡 1908.3 實現人臉生成 1918.4 還能做什麼 1989 高級實現技巧2029.1 與其他框架對接 2029.1.1 無參數層 2039.1.2 有參數層 2039.2 自定義層 2049.2.1 無參數層 2049.2.2 有參數層 2059.3 建立詞

匯表 2079.4 補零與序列長度 2099.5 動態遞歸神經網絡 2109.6 實用小技巧 2119.6.1 屏蔽顯示 2119.6.2 參數名字前綴 2129.6.3 獲取特定參數 2139.6.4 獲取特定層輸出 21310 實例一：使用預訓練卷積網絡21410.1 高維特征表達 21410.2 VGG 網絡 21510.3 連接TF-Slim 22111 實例二：圖像語義分割及其醫學圖像應用22511.1 圖像語義分割概述 22511.1.1 傳統圖像分割算法簡介 22711.1.2 損失函數與評估指標 22911.2 醫學圖像分割概述 23011.3 全卷積神經網絡和U-Net 網絡

結構 23211.4 醫學圖像應用：實現腦部腫瘤分割 23411.4.1 數據與數據增強 23511.4.2 U-Net 網絡 23811.4.3 損失函數 23911.4.4 開始訓練 24112 實例三：由文本生成圖像24412.1 條件生成對抗網絡之GAN-CLS 24512.2 實現句子生成花朵圖片 24613 實例四：超高分辨率復原26013.1 什麼是超高分辨率復原 26013.2 網絡結構 26113.3 聯合損失函數 26413.4 訓練網絡 26913.5 使用測試 27714 實例五：文本反垃圾28014.1 任務場景 28014.2 網絡結構 28114.3 詞的向量表示

28214.4 Dynamic RNN 分類器 28314.5 訓練網絡 28414.5.1 訓練詞向量 28414.5.2 文本的表示 29014.5.3 訓練分類器 29114.5.4 模型導出 29614.6 TensorFlow Serving 部署 29914.7 客戶端調用 30114.8 其他常用方法 306中英對照表及其縮寫309參考文獻316

CLS 缺點進入發燒排行的影片

利用密度泛函理論探討碳鏈長度對羧基甜菜鹼周圍水分子氫鍵網路的影響

為了解決CLS 缺點的問題，作者羅文昱 這樣論述：

兩性離子聚合物是有前途的防污材料，兩性離子部分的水親和力、質子化趨勢和水合離子相互作用對防污性能至關重要。而材料會因為碳鏈長度的不同影響抗蛋白質吸附的能力和親水性，由於之前使用隱式溶劑化模型的模擬結果與實驗結果有落差，因此本研究中我們使用水分子圍繞在兩性離子的模型結合量子化學和分子動力學的計算，計算具有不同碳鏈長度(CSL)的羧基甜菜鹼(Carboxybetaine, CB)附近水分子的氫鍵網路，並比較不同碳鏈長度質子化前後的網路。從氫鍵網路的分析可以看到 CSL-2 質子化前表現出好的氫鍵網路，質子化後表現變差，而 CLS-3 質子化前的氫鍵網路強度僅次於 CSL-2 的氫鍵網路，但質子化

後因為 COSMO 模型導致 CSL-3 所收集到的氫鍵網路數據可能是水分子間的而不是陰離子基團與周圍水分子的，CSL-4 則是不管質子化前後氫鍵網路都很弱，因此綜合以上我們認為兩性離子羧基甜菜鹼單體在 CSL-2 具有良好的水親和力與文獻中的實驗結果有關聯性。

.NET程序員面試秘籍

為了解決CLS 缺點的問題，作者張雲翯 這樣論述：

隨着微軟公司對VS系統工具的力推，使用.NET進行開發的企業越來越多，為了讓讀者從面試中脫穎而出，筆者特意編寫了《.NET程序員面試秘笈》。　　《.NET程序員面試秘笈》是一本解析.NET面試題的書，可以幫助求職者更好地准備面試。全書共11章，囊括了目前企業中常見的面試題類型和考點，包括.NET語言基礎、基類、接口和泛型、.NET高級特性、Windows窗體編程、ADO.NET編程、SQL查詢及LINQ、ASP.NET程序開發和算法趣味題等。《.NET程序員面試秘笈》通過技術點解析、代碼輔佐的方式使讀者能深刻理解每個考點背后的技術。 第1章　.NET概念題　1面試題1　簡述

面向對象的程序設計思想　1面試題2　用代碼描述類和對象的區別　4面試題3　描述private、protected、internal和public修飾符的作用　7面試題4　舉例說明屬性、get和set訪問器的使用　12面試題5　描述sealed修飾符的使用　15面試題6　請簡述靜態類和靜態類成員　17面試題7　構造函數有什麼作用　19面試題8　方法的重載和override有什麼區別　23面試題9　舉例描述接口的作用　26面試題10　接口和抽象類該如何取舍　29面試題11　舉例說明簡單工廠模式的作用　33面試題12　訪問關鍵字this和base有什麼作用　39面試題13　舉例說明索引器的作用　43

面試題14　簡述程序集和應用程序域　48面試題15　.NET程序是如何編譯的　52面試題16　請簡述 .NET的命名空間　54第2章　.NET編程語言基礎題　60面試題1　值類型和引用類型有何區別　60面試題2　舉例描述裝箱和拆箱　63面試題3　舉例說明枚舉類型的應用　66面試題4　簡述結構和類的區別　70面試題5　舉例說明C#函數的參數修飾符的作用　74面試題6　簡述C#變量的隱式類型聲明　77面試題7　如何使用C#的可空類型　80面試題8　用什麼方法操作字符串更高效　83面試題9　如何使用C#的擴展方法　85面試題10　如何使用C#的對象構造器　89面試題11　舉例說明C#的匿名類型的使用

　92面試題12　簡要地談談分部類型和分部方法　95面試題13　介紹預處理器命令的應用　99面試題14　棧和堆是什麼意思　102面試題15　請描述.NET的垃圾收集機制　105面試題16　如何理解可終結對象和可處置對象　109面試題17　.NET如何處理異常　115面試題18　如何使用多個catch塊處理異常　119面試題19　如何自定義異常　123第3章　基類、接口和泛型　128面試題1　引用類型有哪些方法比較相等性　128面試題2　獲取兩個日期的相差時間　133面試題3　如何創建並輸出文本文件內容　136面試題4　輸出指定文件及所在目錄的詳細信息　140面試題5　如何復制目錄內容到新目錄　

143面試題6　如何實時監視文件的狀態　147面試題7　如何判斷類型實現了某個接口　150面試題8　如何理解C#迭代器方法　154面試題9　如何對集合類型進行排序　158面試題10　數組列表和數組有什麼區別　164面試題11　棧集合和隊列集合有什麼區別　171面試題12　泛型有什麼優勢　176面試題13　泛型版本的數組列表如何搜索子項　180面試題14　泛型代碼中的default有何作用　185面試題15　如何使用泛型鏈表　187面試題16　簡述泛型約束的使用　191第4章　.NET高級特性　196面試題1　舉例說明C#中的委托如何使用　196面試題2　編寫關於多點委托應用的實例　201面試題

3　編寫簡單的事件機制實例　204面試題4　舉例說明匿名方法　207面試題5　簡述Lambda表達式的使用　210面試題6　如何使用反射技術獲取指定類型中方法的完整信息　214面試題7　如何利用反射獲取當前程序集指定類型的信息　218面試題8　如何動態加載外部程序集並用反射獲取指定類型的信息　223面試題9　如何通過晚期綁定調用方法成員　227面試題10　如何通過晚期綁定讀寫屬性和字段成員　233面試題11　如何通過特性使程序代碼符合CLS　236面試題12　如何使用特性編譯時給出警告　239面試題13　如何自定義特性　241面試題14　編寫關於進程基本操作的程序　244面試題15　如何通過異

步委托編寫多線程程序　249面試題16　如何手動創建前台和后台次線程　255面試題17　如何保證代碼段的線程安全　262面試題18　如何跨越線程調用窗體控件　269面試題19　如何利用System.Threading.Timer類創建電子鍾　273面試題20　編寫將對象序列化的程序　277面試題21　如何將XML格式持久化的對象反序列化　285面試題22　如何自定義序列化　290第5章　Windows窗體編程　297面試題1　用記事本編寫一個空白窗體並指定窗體的標題　297面試題2　為Button控件注冊自定義的方法　299面試題3　遍歷窗體中指定范圍的所有Label控件　301面試題4　MD

I父窗體與子窗體　302面試題5　如何啟動進度條自動增加進度值　303面試題6　如何在窗體非正常關閉前輸出關閉信息　305面試題7　Appplication.Exit()和窗體類中的this.Close()有什麼不同　306面試題8　GDI+有幾個坐標系統？簡要地介紹一下　306面試題9　GDI+繪制功能的核心類是？獲取該類對象的常用方法是　307面試題10　如何使圖像由彩色轉換為黑白　307面試題11　談談用不同樣式填充形狀的思路　309第6章　ADO.NET編程　310面試題1　簡要地描述.NET內置的常用數據提供者　310面試題2　分析給出的連接字符串代碼　311面試題3　分析Conne

ctString連接字符串　313面試題4　分析控制台中的連接對象　315面試題5　怎樣配置數據庫連接　316面試題6　用什麼對象可以存儲連接字符串　317面試題7　創建可連接Access數據庫和SQL Server數據庫的窗體程序　318面試題8　請描述構成ADO.NET的主要對象以及它們的作用　324面試題9　ExecuteNonQuery方法和ExecuteScalar方法有何區別　325面試題10　命令對象執行帶參數查詢的最佳方法是什麼　327面試題11　命令對象和數據讀取器(DataReader對象)有什麼聯系　328面試題12　數據讀取器如何讀取多表結果集　329面試題13　數據讀

取器關閉時如何確保連接對象同時關閉　330面試題14　SqlCommand對象有哪些方法用於異步訪問數據庫　331面試題15　多活動結果集(MARS)有什麼好處　333面試題16　使用數據提供者工廠模式顯示記錄　335面試題17　數據讀取器與DataSet有什麼區別　339面試題18　描述DataSet的特點　340面試題19　如何快速地讀取DataSet中單個DataTable的數據　340面試題20　如何添加多個DataTable的表間關系　342面試題21　CommandBuilder對象有何作用　342面試題22　使用DataGridView控件綁定DataSet的DataTable　

344面試題23　開發一個含有ListView控件的程序　348第7章　SQL查詢及LINQ　354面試題1　什麼是事務(transaction)？它有什麼好處　354面試題2　編寫簡單的事務應用　356面試題3　存儲過程跟SQL語句比較，各有什麼優點和缺點　358面試題4　請簡述ADO.NET中執行存儲過程的方法　359面試題5　存儲過程和用戶定義函數的區別　362面試題6　寫一個存儲過程　363面試題7　什麼類型的DBMS可以完全支持.NET通用語言運行時(CLR)　364面試題8　用CLR創建存儲過程，要求返回單行及多行自定義的數據記錄　365面試題9　創建指定數據庫的存儲過程　369面

試題10　簡要地介紹一些SQL Server觸發器的基本功能　373面試題11　SQL Server觸發器有哪兩個表　373面試題12　事前觸發和事后觸發的區別，語句級觸發和行級觸發的區別　374面試題13　分析以下數據表　375面試題14　寫出一條SQL語句　377面試題15　寫出獲得所有字段的SQL語句　378面試題16　寫一條SQL語句篩選出每門課程的前兩名　378面試題17　查詢表A中存在name字段值重復3次以上的記錄　379面試題18　用SQL查詢語句查詢匹配指定字符串(如「baidu」)的記錄　380面試題19　請用LINQ技術輸出MyNum數組中所有大於100的偶數子項　381

面試題20　如何使用LINQ技術篩選出子項　383面試題21　求QueryString方法執行后局部變量的值　385面試題22　給出一個SQL Server數據庫MyDb，分析其中的userinfo表　386面試題23　用LINQ to XML技術在內存中創建一個XML文檔　389面試題24　查詢「數學」高於60的所有元素並按語文成績降序輸出　391第8章　ASP.NET程序開發1　394面試題1　怎樣理解Web應用程序的「無狀態編程」　394面試題2　什麼是Code-Behind技術　395面試題3　簡述*.aspx文件中@Page指令的作用　397面試題4　簡述*.aspx文件中@Impo

rt指令的作用　399面試題5　簡要描述ASP.NET的頁面生命周期　399面試題6　如何處理頁面的異常　403面試題7　什麼情況下需要判斷頁面的IsPostBack屬性？為什麼　405面試題8　如何在頁面中輸出ASP.NET網站根目錄的物理路徑　406面試題9　ASP.NET中有沒有ASP中的Request對象和Response對象　407面試題10　在ASP.NET的Web項目中所引用的程序集是如何記錄的　409面試題11　為什麼很多ASP.NET網頁初次訪問很慢，以后幾次訪問很快　410面試題12　如何預編譯ASP.NET的Web應用程序項目　410面試題13　ASP.NET中共有哪幾種

類型的控件　412面試題14　ASP.NET中的用戶控件是什麼　413面試題15　解釋Button、ImageButton、LinkButton及HyperLink的區別　414面試題16　制作一個簡單的用戶控件　416面試題17　制作一個基本的自定義控件　421面試題18　利用服務器控件編寫一個具有*.jpg文件上傳功能的頁面　424面試題19　ASP.NET中的事件回傳機制是什麼　427面試題20　什麼是ViewState，在何處可以禁用ViewState　429面試題21　ASP.NET的回調(CallBack)和回發有什麼區別　432面試題22　id屬性為「__EVENTVALIDAT

ION」的隱藏字段有什麼用　435面試題23　列舉ASP.NET頁面之間傳遞值的幾種方式　436面試題24　Session有什麼重大BUG，有什麼方法可以解決　441面試題25　怎樣通過超鏈接傳遞含中文和特殊符號的參數　443面試題26　ASP.NET的表單數據驗證控件在何處工作　443面試題27　使用常用的數據驗證控件編寫一個表單頁面　444面試題28　驗證控件如何驗證輸入值為電子郵件的地址格式　447面試題29　編寫一個簡單的表單頁面　449第9章　ASP.NET程序開發2　452面試題1　如何在Web.config文件中配置有密碼的Access數據庫連接　452面試題2　能否在項目子目錄

的程序中使用獨有的配置信息　455面試題3　列舉Web.config文件中常用的配置節點　455面試題4　ASP.NET的Web.config文件中可配置哪些身份驗證方式　458面試題5　編寫代碼實現簡單窗體身份驗證　459面試題6　如何加密Web.config文件中的節點配置信息　462面試題7　在*.aspx頁面代碼中，% %和#% %有什麼區別　464面試題8　Eval方法和Bind方法有何區別　465面試題9　簡述ASP.NET中主要有哪些用於顯示的數據控件　467面試題10　在GridView控件外如何操作控件中不同位置的子控件　469面試題11　如何在GridView控件中使用Ja

vaScript腳本　473面試題12　在一行中顯示多條記錄，使用什麼數據控件更方便　476面試題13　如何使用嵌套的Repeater控件顯示分級　478面試題14　ASP.NET使用緩存有什麼好處　481面試題15　在哪些地方可配置頁面輸出緩存　483面試題16　ASP.NET分頁的常用方法有哪些　483面試題17　如何實現ListView控件的分頁　487面試題18　網頁靜態化是什麼意思？使用網頁靜態化有什麼好處　489面試題19　編寫一個可靜態化的頁面程序　490第10章　Web Service和遠程處理　495面試題1　簡單描述Web Service的特點　495面試題2　創建一個簡單

的Web Service應用　497面試題3　.NET Remoting和Web Service有什麼異同　500面試題4　簡要地寫出一個.NET Remoting的示例　501面試題5　WCF技術有什麼優勢　505第11章　算法和趣味題　506面試題1　從鍵盤輸入100個數字，編寫代碼將它們進行排序　506面試題2　計算100元能購買的光盤數　508面試題3　用戶輸入20個數字，如何快速選出最大的數字和最小的數字　511面試題4　用遞歸算法求第30位數　513面試題5　搜索用戶指定的數字　515面試題6　編寫代碼輸出所有的水仙花數　517面試題7　如何實現數學家高斯小時候解題的方法　519面

試題8　如何輸出九九乘法表　521面試題9　100元紙幣的兌換方法　522面試題10　用*字符在屏幕輸出圓形圖案　524面試題11　計算客戶應存多少錢到銀行　526面試題12　密碼數字游戲　527面試題13　冰箱中一共冷藏了多少雞蛋　529面試題14　判斷誰說了假話　531面試題15　求各種組合　533面試題16　消失的1元錢　535面試題17　問小明一家如何過橋　536面試題18　如何給工人付費　537面試題19　誰是文藝委員　538面試題20　請用面向對象的方法設計該問題　539

人工智慧專利保護要件之研究

為了解決CLS 缺點的問題，作者黃雯琪 這樣論述：

近年來，隨著機器學習與深度學習之發展，人工智慧之研究成果與相關之法律保護，成為首要之全球議題。本論文爰以人工智慧相關發明之法律保護為中心，分析營業秘密法、著作權法與專利法於人工智慧之優缺點，期能於智慧財產權法制中，尋得較適宜人工智慧發明之保護模式。 經觀察，專利法應為相對適合之法制，因其具有強制公開之規定，可將人工智慧核心本質之演算法、訓練模式予以揭露，於保障研發者之同時，使社會大眾得對人工智慧有更多之認識，而有利於研發環境與整體經濟發展。然而，就現行專利法之規定，人工智慧相關發明無法直接取得專利保護，必須尋求其他法律解釋或法規修正。關於此爭議，歐洲、美國皆有專利審查基準之修正

，討論專利標的適格性與進步性之判斷標準，並說明可取得專利保護之人工智慧發明，可作為我國未來專利發展之參考。此外，人工智慧與電腦軟體之間具密切關聯，而電腦軟體過去亦有無法直接或得專利保護之爭議，則電腦軟體專利之沿革，對人工智慧有重要之影響，有必要先行介紹電腦軟體專利之發展。而不僅人工智慧，電腦軟體之專利保護爭議，也同樣發生於歐洲、美國，且其解決方針，如專利標的適格性、進步性之審查，更為我國電腦軟體專利發展之修正基礎。因此，歐洲、美國現行關於人工智慧之發展，尤其專利標的適格性與進步性之討論，為本論文主要之研究內容。並於介紹歐洲、美國於電腦軟體中之發展，及整合目前人工智慧專利之相關修正後，再將上述制

度與我國進一步比較、分析，就不足之處，提出可循之方向與建議。