def init(self, alpha=0.1):

self.alpha = alpha

def call(self, x):

return np.where(x >= 0.0, x, self.alpha * (np.exp(x) - 1))

def gradient(self, x):

return np.where(x >= 0.0, 1, self.call(x) + self.alpha)

class SELU():

Reference : https://arxiv.org/abs/1706.02515,

https://github.com/bioinf-jku/SNNs/blob/master/SelfNormalizingNetworks_MLP_MNIST.ipynb

def init(self):

self.alpha = 1.6732632423543772848170429916717

self.scale = 1.0507009873554804934193349852946

def call(self, x):

return self.scale * np.where(x >= 0.0, x, self.alpha * (np.exp(x) - 1))

def gradient(self, x):

return self.scale * np.where(x >= 0.0, 1, self.alpha * np.exp(x))

class SoftPlus(object):

def call(self, x):

return np.log(1 + np.exp(x))

def gradient(self, x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

class Swish(object):

def init(self, b):

self.b = b

def call(self, x):

return x * (np.exp(self.b * x) / (np.exp(self.b * x) + 1))

def gradient(self, x):

return self.b * x / (1 + np.exp(-self.b * x)) + (1 / (1 + np.exp(-self.b * x)))(

1 - self.b * (x / (1 + np.exp(-self.b * x))))

def sech(x):

“”“sech函数”“”

return 2 / (np.exp(x) + np.exp(-x))

def sigmoid(x):

“”“sigmoid函数”“”

return 1 / (1 + np.exp(-x))

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

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现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习

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