学习

最新推荐文章于 2026-01-01 10:51:21 发布
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本文阐述了个人成长中的四个关键因素：坚持、爱好、系统性和注重细节。坚持是首要原则，无论是否喜欢都需不断进步；爱好能有效减轻心理负担；系统性思考帮助全面理解所学；细节则是在宏观框架下填充具体知识。

  1. 第一重要是坚持，无论喜不喜欢，总是要进步的，总是需要学习的。

  2. 第二重要是爱好，爱好是极大的帮助，可以减少很多心理痛苦。

  3. 第三重要是系统，全面的了解自己在干嘛，在学什么，需要学什么。

  4. 第四重要是细节，树干列好了，树叶就该自己去完善添加。

【计算机视觉】自监督学习在CV中的突破：SimCLR、MoCo与BYOL
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-05 7万+
自监督学习在CV中的突破：SimCLR、MoCo与BYOL，人工智能、大模型、AI深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，自监督学习作为一种新兴的学习范式，旨在利用数据自身的结构和信息进行学习，无需大量的人工标注。其核心思想是通过设计合适的自监督任务，让模型从数据中自动挖掘出有价值的特征表示。在 CV 领域，自监督学习为解决标注数据匮乏的问题提供了新的思路，近年来取得了一系列突破性进展，其中 SimCLR、MoCo 和 BYOL 等方法尤为引人注目。
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的学习路线参考
lhyyds的博客
04-27 2692
了解这些算法的原理和训练过程，并掌握重要的技巧，如经验回放(memory replay)、目标网络(target network)等。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一个结合了深度学习和强化学习的研究领域，它在许多复杂和高维度的任务中展现出了强大的能力，比如游戏、机器人控制等。探索与利用的平衡：了解强化学习中的探索与利用的平衡问题，包括ε-greedy策略、Softmax策略、UCB算法等。了解它们的定义和优化目标，并了解如何选择适合任务的损失函数。
深度学习---框架流程
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一、数据准备二、模型构建三、模型训练四、模型验证五、模型优化六、模型推理
综述向：强化学习经典方法梳理
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强化学习相关研究整理，持续更新
深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】
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qq_43874102的博客
02-27 18万+
深度学习环境配置 入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。 本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。..................
机器学习介绍与数据集
2201_75768010的博客
02-24 2578
机器学习（Machine Learning）是让计算机从数据中自动学习规律，并依据这些规律对未来数据进行预测的技术。它涵盖聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等多种算法 ，基本思路是模拟人类学习行为，通过经验归纳总结规律来预测未来。scikit - learn 是 Python 语言的机器学习工具，包含许多智能的机器学习算法实现，文档完善，上手容易，拥有丰富的 API 接口函数。
学习通网页版登陆不了解决方法
Hero_1127的博客
02-25 9379
若浏览器阻止了Cookie（如Microsoft Edge、Chrome等），可能导致登录信息无法保存或跳转失败。
我花了5天时间，开发了一个在线学习的小网站
RuanFun的博客
02-24 4344
用了5天时间做了一个在线学习的小网站，一鼓作气部署上线，制作的过程比较坎坷。内心经历过奔溃，也经历过狂喜。网址：www.pbjlovezjy.com
人工智能、机器学习、深度学习：技术革命的深度解析
小相探索IT世界
06-05 4737
人工智能是一个广泛的概念，它涵盖了使机器执行通常需要人类智能的任务的能力。这包括但不限于学习、推理、解决问题、知识理解、语言识别、视觉感知、运动和操控。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测，而不需要进行明确的编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式。人工智能、机器学习和深度学习是当今科技领域最具活力和潜力的三个领域。它们的发展不仅推动了技术的进步，也为我们提供了解决复杂问题的新方法。
B站视频JAVA部分的知识与学习-【思维导图知识范围】
dearmite的专栏
07-19 3万+
本系列校训 用免费公开视频，卷飞培训班哈人！打死不报班，赚钱靠狠干！只要自己有电脑，前后项目都能搞！N年苦学无人问，一朝成名天下知！ 力扣这个要大力推荐的题库 - 力扣 (LeetCode) 全球极客挚爱的技术成长平台。
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神经网络与深度学习3小时PPT-邱锡鹏
11-25
"神经网络与深度学习" 本资源摘要信息涵盖了神经网络与深度学习的基础概念、机器学习、神经网络类型、优化方法、泛化错误、PAC学习理论等方面的知识点。 机器学习概述 机器学习是人工智能的一个分支，旨在让机器...
机器学习考试题目及答案1
08-08
机器学习是一种人工智能领域的核心方法，它允许计算机程序通过经验学习并改进其性能。根据Tom Mitchell的定义，机器学习涉及的任务T、性能度量P和经验E，其中程序在任务上的性能随着经验的增加而提高。在实际应用中...
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深度学习题库大全-hr.docx
06-30
### 深度学习题库知识点解析 #### 题目1：梯度下降算法的正确步骤 **解析**： 梯度下降算法是深度学习中常用的一种优化算法，用于求解损失函数的最小值，其步骤如下： 1. **d. 用随机值初始化权重和偏差**：初始...
联邦学习-杨强1
08-04
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，由谷歌在2016年首次提出，主要为了解决数据孤岛问题和保护用户隐私。在传统的机器学习中，大量的数据需要集中在一个中心节点进行处理和建模，这在许多领域...
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本文介绍如何使用PyInstaller将Python程序打包成可执行文件。首先通过pip安装PyInstaller，然后使用pyinstaller --onefile --windowed命令将Python脚本打包成独立.exe文件，无需安装Python环境即可运行。文章详细说明了打包步骤、常见问题解决方法（如闪退、文件过大等），并提供了添加自定义图标的技巧，帮助初学者轻松分享Python程序。
机器学习入门问题：加速学习与选择平台
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