学习中的笔记

原创 已于 2025-07-30 08:49:43 修改 · 251 阅读 · 0 ·
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#学习

于 2022-11-22 16:47:11 首次发布

cousera无法播放视频，如何解决？

1.怎样注册VISUAL STUDIO 2013账户？
在这里插入图片描述
2

jupyter notebook下使用pandas绘图不显示的解决办法
data.plot(x=‘date’,y=‘price’)只显示如下信息但图像没加载
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xe7222e8>
加上一句
%matplotlib inline
即可。
转载：https://www.cnblogs.com/mlpythoner/p/8696287.html

Auto-CAD入门学习笔记
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深度学习吴恩达笔记
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个人笔试，不全
MWORKS学习笔记
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由于特殊原因，需要使用国产软件MWORKS来替代MATLAB（当然这可能也是很多国内军工院校企业的发展趋势）。虽然这两个我之前都没有接触过，但在学习的过程中，确实发现目前MWORKS很多不如MATLAB的方便的地方。更头疼的是，MWORKS的相关文章指南少之又少，所以鄙人就像把自己学习过程中的零碎笔记知识点记录下来，一方面留给自己复习参考，另一方面，说不定就能帮到和我一样在学习MWORKS的人呢。当然我的笔记可能会比较乱，因为我本身就不是一个有条理的人，大多数的笔记应该会以例子例题的形式出现，便于理解。
吴恩达深度学习教程中文笔记目录
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谷粒商城学习-笔记大全
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如何高效记录并整理编程学习笔记
与时俱进，一专多能。
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通过上述这些策略，可以有效地建立和维持一个有组织的编程学习笔记系统，使学习变得更加系统化和高效。这不仅能帮助你应对当前的学习挑战，而且长期来看，也能在技术路上走得更远。笔记工具各有千秋，编程学习者可以根据自己的需求和偏好选择最合适的工具。例如，如果重视团队协作和文档共享，可以选用语雀或腾讯文档；如果更注重个人学习笔记的记录和管理，印象笔记和有道云笔记可能更适合你。重要的是找到符合自己学习风格和需求的工具，从而更高效地学习和工作。一个有效的笔记系统是能够随着你的需求成长和演变的。
李宏毅深度学习Transformer笔记
m0_61803871的博客
12-11 4071
记录了李宏毅老师的Transformer课程的笔记。
Unity学习笔记
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萌新的Unity学习笔记~
高效记录并整理学习笔记的指南
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利用AI工具可以大大提升学习效率，帮助我们更好地理解、整理和复习笔记的知识。
Scratch 编程学习笔记
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scratch 学习笔记
李飞飞深度学习中文笔记完整版
10-24
首先，笔记的第一部分《图像分类笔记》详细介绍了图像识别的基本概念和技术，包括传统方法与深度学习方法的对比，以及卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。读者将了解到如何利用CNN提取图像特征，并通过训练模型...
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、学习的可行性、训练与测试的区别、泛化理论、VC维、噪声和误差、线性回归、逻辑回归、线性...
UCB CS294 深度强化学习中文笔记（谢天）
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UCB CS294 深度强化学习中文笔记（谢天） UCB CS294 深度强化学习中文笔记（谢天）
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 216
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
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哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
人工智能在教育领域的应用：开启个性化学习新篇章
2501_94058529的博客
11-21 1115
传统的教学方式开始逐渐无法满足个体化学习的需求，而AI技术则为教育提供了新的解决方案，帮助教师和学生实现更加高效、个性化的教学体验。在传统的课堂教学中，教师通常采用一种“标准化”的教学方法，尽管可以满足大多数学生的需求，但却忽视了学生的个性化差异。每个学生的学习进度、兴趣爱好、认知水平和学习方式各不相同，而人工智能技术能够通过对学生数据的分析，为每个学生量身定制个性化的学习路径和内容。AI在其中的作用是，通过智能算法分析学生的学习行为，实时调整学习内容和情境，确保学习过程的高效性和互动性。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
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恋猫de小郭的博客
11-25 671
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 209
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
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