其他

最後我們來探究紅/黑樹狀結構的刪除演算法，相比插入操作，它的情況更複雜一些。因此直接考慮很容易撞到南牆，我們更需要利用轉化與化歸的思想（還記得高中數學四大思想方法吧，這裡一樣適用），通過提升變化，把紅/黑樹狀結構映射成一顆B-樹，並站在後者的角度，反過來理解前者的原理。但我們更需要關心重構作業，也就是一系列的旋轉和修複過程，並在此過程中留意他的重構次數都是$O\left( 1

　　現在提到“神經網路”和“深度神經網路”，會覺得兩者沒有什麼區別，神經網路還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用的 Logistic regression 就可以認為是一個不含隱含層的輸出層啟用函數用 sigmoid（logistic） 的神經網路，顯然 Logistic regression 就不是 deep 的。不過，現在神經網路基本都是 deep 的，即包含多個隱含層。Why？1. universality approximation

前言前端代碼的編寫永遠逃不過“相容”二詞，從前PC時代，因為IE的傲嬌，導致程式猿們一直在相容IE的道路上掙紮，如今行動裝置的普及，彷彿讓我們看到了希望，彷彿馬上就要擺脫IE了，可是！一波還未平息，一波又來侵襲~移動端確實不用考慮IE了，各種CSS新特性也用的爽到飛起，但一座大山壓了過來，那就是解析度的適配，移動端由於展示地區比較小，因此對於頁面在不同解析度手機上的展示細節也要求更加嚴格，這時像PC端有些固定寬高的布局方式顯然不適應，我們被要求對於不同大小手機頁面能自適應，真是非常有（tong）

最後我們來探究紅/黑樹狀結構的刪除演算法，相比插入操作，它的情況更複雜一些。因此直接考慮很容易撞到南牆，我們更需要利用轉化與化歸的思想（還記得高中數學四大思想方法吧，這裡一樣適用），通過提升變化，把紅/黑樹狀結構映射成一顆B-樹，並站在後者的角度，反過來理解前者的原理。但我們更需要關心重構作業，也就是一系列的旋轉和修複過程，並在此過程中留意他的重構次數都是$O\left( 1

　　現在提到“神經網路”和“深度神經網路”，會覺得兩者沒有什麼區別，神經網路還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用的 Logistic regression 就可以認為是一個不含隱含層的輸出層啟用函數用 sigmoid（logistic） 的神經網路，顯然 Logistic regression 就不是 deep 的。不過，現在神經網路基本都是 deep 的，即包含多個隱含層。Why？1. universality approximation

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