激活值计算公式

相当于bias本身值为1，但它连接各个神经元的权重不为1，即—整个神经网络只有1个bias，对应有多个不同的权重（权重个数等于hide层和out层神经元的个数）

（2）设置偏置单元，不在参数矩阵中设置对应偏置单元的参数，对应的神经网络如下：

神经网络架构

其中，b(1) 是 W(1) 对应的偏置单元向量，b(2) 是 W(2) 对应的偏置单元向量，b(1)1 是对应 a(2)1 的偏置单元。注意，此时神经网络的参数表示更改为：(W, b)

在计算激活值时按照：

相当于bias连接各个神经元的所有权重都为1，但bias本身不为1，即—有多个bias，但所有的bias对应的权重都为1（bias的个数等于hide层和out层神经元的个数） 综上， 两者的原理是一致的，只是具体的实现方式不同。 其实在大部分资料和论文中看到的神经网络的参数都是表示为：(W, b)，其中W代表weight，b代表bias。包括在UFLDL Tutorial中也是采用 (W, b) 表示，只是在Coursera上Andrew Ng老师的在线教程中看到将神经网络参数表示为 Θ，个人还是更喜欢 (W, b) 这种表示，很清晰。

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

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。

深知大多数初中级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！

因此收集整理了一份《2024年Python爬虫全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，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

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加下面V无偿领取！（备注：python）

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**

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