如何用印象笔记来提升你的工作效率?| Chat · 预告

本教程由具有多年机器学习经验的数据分析师沧夜分享,从手写数字识别入手,讲解神经网络结构设计与参数选择技巧,探讨过拟合问题、梯度调整、Batch-size选择等关键点,并介绍数据预处理及特征提取方法。

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TensorFlow 优化实践

作者简介:

沧夜,具有多年机器学习数据分析经验。曾参与多个机器学习项目和算法开发。 

从事人工智能算法设计项目工作,擅长 Tensorflow 进行算法开发与优化,对于高性能计算 HPC 系统有较深入的研究。

Chat 简介:

本场 Chat 我将从手写数字开始,讲讲如何进行神经网络结构的搭建,以及网络参数的选取。

同时你还可以了解道,什么是过拟合、梯度参数如何选取、Batch-size 意义和选取等细节问题。

最后我们来讲一讲如何进行数据的预处理、提取特征等。最后我们来讲讲有意思的“三体”问题,这就是说我们数据分析师并不比物理学家差。

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职场高效率:用印象笔记来提升你的工作效率

作者简介:

白宦成,曾就职于网易杭州研究院,负责网易云博客。目前是自由职业者。

Chat 简介:

在工作中,我们会接触到大量的信息,如何将这些信息管理好就成了问题,在本场 Chat 中,我将为你分享如何更好的使用印象笔记来提升工作效率。在本场 Chat 中你可以学到的:

  1. 如何构建印象笔记资料库体系

  2. 如何借助印象笔记来管理工作中的信息

  3. 如何借助印象笔记来提升工作效率

  4. 印象笔记和其他效率工具的联用

本场 Chat 为免费 Chat,旨在帮助大家提升工作效率,更好的工作。

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用户故事还可以这样写

作者简介:

刘华,世界500强企业软件开发中层管理人员; 同时负责所在部门的敏捷以及 DevOps 转型,包括敏捷及 DevOps 培训、转型驱动、工具和实践落实;

 2008年开始接触敏捷开发,起步于极限编程,公司早期敏捷布道者; 熟悉极限编程、Scrum、看板方法、测试驱动开发、持续集成、行为驱动开发等。

Chat 简介:

用户故事很重要,是实施敏捷开发和持续交付的重要开端。我们看到很多敏捷的实施,只是简单地把项目的长周期拆分成短周期,并不是真正的迭代。真正的敏捷开发必须是基于用户故事的开发过程。

但是从传统的需求转换到提倡的用户故事的写法“作为……(谁),我想要……(做什么),为了……(为什么)”跨度太大,让人很难适应。

这种写法虽然指出了需求分析中的两个重点——谁和为什么(业务价值),但是其涵盖的信息其实比传统的需求写法更抽象,更难以厘清问题,特别对于To B的项目。

尽管敏捷强调用户故事是说的,而不是写的,但现实中,我们还是要详细记录用户故事的具体需求,以指导开发和将来维护时追溯。

那么有没有一种更容易与传统需求衔接又能兼顾敏捷所倡导的原则呢?我将分享从实战经验中总结出来的用户故事的另一种写法,帮助大家落地敏捷开发。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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