念大学,为了什么?

esp32c6 开发实战:低功耗蓝牙(BLE)开发 蓝牙栈在此程序流程中已经启动并运行,但是应用程序的功能尚未定义。功能的定义是通过响应事件来实现的,当其他设备尝试读取或写入参数以及建立连接时就会触发事件回调函数处理。BT控制器在控制器端实现主机控制器接口(HCI),链路层(LL)和物理层(PHY)。BT控制器对用户应用程序不可见,并处理BLE堆栈的较低层。蓝牙堆栈(Bluedroid stack)定义了经典蓝牙(BT Classic)和低功耗蓝牙(BLE)的通用定义和API。的判断)等对于启动低功耗蓝牙来说不重要的代码,函数初始化和启用BT控制器。 阅读详情

                                               作者:吕涯     2015年11月编写

念大学,为了什么?相信这个问题也让“曾经是”或“现在仍是”的学子思索了几个年头了吧。


法国有句俗语:满满的酒杯,是无法再装入葡萄酒的。所以,不管你现在酒杯里装的是葡萄酒也好,还是啤酒也罢,请你放空它们!专心品位“下面的葡萄酒”。

当然,下面很多观点可能是会错误或不足,尽情谅解或关注微信风或许自媒体与我交流。



“富家不用买良田,书中自有千钟粟。安居不用架高堂,书中自有黄金屋。出门莫恨无人随,书中车马多如簇。娶妻莫恨无良媒,书中自有颜如玉。男儿若遂平生志,六经勤向窗前读。”这是出自《勤学诗》,从这可以看出当时的宋朝实行了重文轻武的政策,也更加重视伦理道德的教化。有些人看到这不免要“朗朗”几句吧:呵呵,读书哪里有黄金屋,颜如玉也就更别谈了哈,念大学,就是为了一纸文凭。如果,这话放在十几年前的大学聊招时期,这话还是十分有“价值”的。当年那可是一试定终生,大学窄门,录取率超低,最高也就10%而已。而现在大学不断迅速扩增,大学窄门不再窄,大学生,硕博生满街都是,大学文凭也就不在是“社会精英”的保证,而是成了进入社会的最低门槛,或可说是“有文凭有保佑”的心态。

关于文凭泡沫化现象,在2015年08月30号苹果日报有这样一篇文章:美国26岁女性史黛芬妮里特,因为感叹辛辛苦苦4年念大学,却无法在专业领域发挥所长,愤而把大学文凭放在eBay网拍卖,开价5万美元(约32万元人民币),她形容这份商品“全新,没用过,还免运费”!当然,从某种程度上讲,文凭泡沫化是事实,但这不决定于你在职场上会等于“死刑”(这个观点会在文章后面讲到)。其实,在很早以前就有这种类似的观点:读书无用论。认为读书没有用,不如不读。这种风潮大致可分为三个阶段:第一次是在文化大革命期间;第二次是在二十世纪八十年代中后期;第三次则是在2000年后至今教育产业引发的大学扩招,进而导致大学学历急剧贬值,最后一个也就是我们上面所讨论的阶段。那么,念大学不是为了文凭,那为了什么呢?



在讨论之前,我们看一段真实的故事:
有一天,台湾辅教名师吕捷与同学的对话
有个学生来找吕捷:“老师我最近在看比尔盖茨传耶,我想学比尔盖茨。”
吕捷问他:“你知道他创建哪家公司吗?”
学生回答:“我知道,微软”
吕捷再问:“比尔盖茨念哪一所学校?”
学生回答:“我知道是哈佛,但是它休学了,所以我觉得有能力的人不一定要大学毕业!!”
吕捷再问:“那你知道比尔盖茨的第一张订单是谁给他的吗?”
······
吕捷回答:“是IBM。你知道IBM为什么给他订单吗?”“因为比尔盖茨他妈妈是IBM的董事。”
吕捷问:“如果不读书,告诉我你想干什么?”

你的回答是什么呢??



进大学相对而言是“小投资,大获利”的最稳当的长期投资方式,在大学四年是机会的探索,更是人生定锚的开始。生涯规划不是从进入社会才要开始的问题,当进入大学的第一天,你就可以善加利用校园的资源认识自己,进而尝试自己规划未来的人生,是尝试哦!去培养 你的“非认知能力”,也就是大家现在所说的“软实力”,这些非认知的能力,往往才是决定一个人未来成长的方向。

刚刚有讲“尝试规划未来的人生”,为什么不是必须的呢?我记得上大一的时候班导周云真老师就讲过大学四年该如何规划的问题。而如今大二的我,很遗憾还没确定未来的方向,到底毕业该做什么,该去应聘什么工作?我目前还是不确定,但我并不因此认为我失败了,因为我每当面对生涯交叉路时,我会告诉自己:顺着热情走就对了!(这个问题也曾在一篇“勇气刷新着我们的生活”演讲稿中谈过,现在在这再谈谈。)台湾流通业教父,全聊福利中心总裁徐重仁曾说:“对的路要后来才知道是对的,你唯一可以做的就是:在每一个人生分叉点上慎选你的路。”的确啊,生命没有什么对不对的路,只要你决定的路。如果是一个很难决定的选择,那么不管选择什么都是对的,因为选择只是一个开始,圆满的完成才是目标。跟你的热情,跟着你的兴趣就OK了,其实人的兴趣是要去做了,才真正发现合不合。然而,现在的人很少会这样跟着热情走:进大学就是个例子。你是不是因为分数刚好在那里就进了这个你不感兴趣的科系,有一个湾湾的同学告诉我,他们有些同学高中毕业不会直接急着念大学,而是先旅行或体验生活一年,思考清楚自己想要的,再进大学,因为他们有了兴趣点,有了自己的热情,学习才有效。



在写这之前,我刚好在前几天在YouTube上重新回味了日剧《女王的教室》,“不管怎么学习,就算进了好大学,好的公司也没有任何意义?
那为什么我们非要读书不可?····”这些问题在阿久津真矢导师用冷酷无情的声调,确实令人不寒而栗。她告诉我们也的确是当今教育时常耳闻,却难以回答的话题,针对她的观点,个人比较赞同。读书,不是非做不可的事,而是想要去做的事。之后我们会碰上很多很多我们不知道,不能理解的事情;也会碰到很多我们觉得美好的,开心的,不可思议的事物,这个时候,作为人自然的想了解更多,学习更多,失去好奇心和求知欲的人不能称为人。连自己生存的这个世界都不想要去了解,还能做什么?不论如何学习,只要人活着就有很多不懂的东西。进了好公司也好,进了好大学也好,如果有活到老学到老的想法,那就有无限的可能性,失去好奇心的那一瞬間,人就死了!读书,不是为了考试,而是为了成为出色的大人。大人?怎么样算是出色的大人,就应该有思辨力和责任心。这些正是可以从读书来培养的!

前Google全球总裁李开复以Google用人方式分享了经验,直指年轻人应该具备“综合能力”:世界力,自学力,跨域力,这才是成为人才的3大条件。所谓世界力,其实指的就是国际视野。像阿里巴巴,Google,微软现在都在谈一个东西,叫Big Data!现在正是大数据时代引领我们,所以说国际观太重要了,要善于利用,提升全球视野。现在的学“力”指的是学习的能力,就是自学力。当今的世界产业链更新太快了,很多新事物在不断出现,那么大学时代就要培养好自学的能力(learn how to learn),面对外在环境的变化,永远有能力吸收,掌握新知,才能终生受用。那么跨越力是怎样的呢?这样跟你说吧,你不要当一个“I”型人,要当一个“π”型人,现在很多企业要的就是“复合型”人才,这样你在今后多领域的舞台上才能站得住脚,才会顺应时代的变化。



讲了那么多,最后将台积电董事长张忠谋上次在国立交通大学“给大学生的几个忠告”演讲中的忠告分享给大家(我有将它稍作改动,尽请谅解):
1.学习中英文表达能力,也许不会当个sales,但也要会行销自己、行销idea。
2.在大学学会谋生本领,也许只是学位证书,但也是职场门票。
3.选对未来事业、兴趣有帮助的通识课,一生受用。
4.学生都看网络新闻,应学习阅读好的书报评论、杂志;听好的演讲、参与辩论,因为与君一席谈,胜读十年书。
5.慢慢的读并且读懂,不要读多但懂少(read much but understand less)。
6.养成健康生活、终身学习的习惯,并培养可终身享受的兴趣。
7.交益友,大学恐怕是最后机会交到无利益关係的朋友。
8.面对生涯交叉路,顺着热情走就对了!
感谢您的阅读!



R语言实战应用精讲50篇(二)-多重线性回归系列之稳健回归 前言 线性回归的参数估计主要采用的是最小二乘法(又称最小平方法),该法是将使观测值与模型预测值之差的平方达到最小的值作为参数估计值。如果数据存在异常点或者异方差,最小二乘法估计会存在偏差,常用的处理策略就是改用稳健回归(Robust Regression)。 稳健回归就是采用更为稳健的参数估计方法来拟合模型,所谓稳健就是数据的波动对参数估计影响不大,比如不受异常值影响,或删除某一观测后对结果影响不大。稳健估计的方法有很多,主要有这么几类:最小绝对值回归(也称最小一乘法回归,lAV),最小中位数二乘法(L 阅读详情

相关推荐

【牛股启动线】副图指标使用技术说明,图文案例分享,通达信炒股指标

如上图,在紫色线在黑色虚线上时,在出现紫色柱线时,通常会出现强势拉升的行情​。柱线加长加上紫色线上扬,进场跟随做多抓强势行情,紫色柱线和紫色线同时做多持续则可以继续持股。如上图,副图指标【牛股启动线】,指标信号包括紫色线走势信号和紫色柱线信号,以及底部的四条虚线技术信号​,还有一条绿色的参考线,一条黑色的虚线两天分档线。如上图,参考买点,紫色柱线开始出现时进场买点,在上图标记的位置对应的就是进场买点​。紫色柱线加长+紫色线上扬,多头共振持股,行情继续拉升阶段,持股待涨或顺势​进场做多。

weixin_69760830的博客 1913

小体积无线模块怎么选?Mini3060、Mini3120、MiniF27对比解析

在物联网终端与嵌入式产品设计中,无线模块选型往往决定整机的体积、功耗与通信可靠性。理解通信距离、数据速率与功耗三者间的制约关系,是评估2.4GHz与Sub-1G方案的前提:2.4GHz模块体积小、集成度高,适合可穿戴设备;Sub-1G窄带FSK/OOK模块以微安级休眠电流和更远的穿墙距离,成为低功耗传感器网络的常用选择。从发射功率、接收灵敏度、空中速率到天线布局,每一项参数都需结合实际供电与部署环境做权衡。围绕Mini3060、Mini3120与MiniF27的对比,可以为小体积无线产品的选型提供一条从原理

weixin_30843605的博客 271

ctftools-all-in-one使用说明

OAEP (Optimal Asymmetric Encryption Padding) 是一种用于RSA加密的填充方案,目的是提高RSA加密的安全性。在CTF比赛中,如果模数N的两个因子比较接近,使用"费马分解(N)"可能会更快地得到结果;OAEP 是 RSA 的一种标准填充方式(在 PKCS#1 v2.0+ 中定义),因此这类题目本质上仍是 RSA 题,但。,导致你不能直接用常规的 RSA 解密公式 �=�� mod �m=cdmodN 得到有意义的明文。如果你在 CTF 中遇到 RSA 题,

2501_91682449的博客 1725

念大学无用?别拿你的荒废做借口

在接触的一些年轻大学生中间,我能感觉到他们有一个共同的心声:念大学好像没啥用。类似的抱怨还有不少:感觉整个大学都过得浑浑噩噩,根本不知道要干嘛,也没有高中时代的那种拼劲,感觉最后四年都白费了。 真的是这样吗? 姑且不给出什么结论,让我们先来还原一个当代“非”典型性男大学生的生活: 早上7点的闹钟响了,惊梦中如同触电般立刻按掉,梦呓般安慰自己:反正今天这门课老师管得不严,应该不会点名。按时起床...

平平爱学习的博客 693

PSF(点扩散函数)与去卷积算法消除图像模糊

本文旨在总结图像处理中使用去卷积的传统方法来进行图像去模糊的相关知识。

m0_53607446的博客 6016

自动驾驶仿真:Carsim、NI和VTD联合仿真课题二

文章目录前言一、设备配置1、硬件需求2、网络配置二、Carsim工程配置1、创建工程2、创建数据库3、参数配置三、VTD工程配置1、创建工程四、Veristand工程配置1、创建工程五、运行程序 前言 上篇文章《Carsim、NI和VTD联合仿真课题一》简单地介绍了三者之间的联合框架,以及NI与VTD之间简单的组包与拆包指导。这篇文章将要讲述的是如何将三个软件联合起来,如何设置软件参数,用最简单的方法把仿真车开起来。 一、设备配置 1、硬件需求 注:真正的做智能驾驶仿真项目,至少需要两台电脑,一台实时机

zataji的博客 1万+

怎样念大学 [美] Dave Buy

     所谓大学,也就是一些让你坐够 2000 小时,记住些东西的房间罢了。      这 2000 个小时将分配在四年之中。而剩余的时间,就是用来睡觉和约会的。至少,你们能在大学里学到两类事:      首先是今后生活所需的知识(2小时):包括怎样打对方付费的电话,怎样喝啤酒以及怎样用餐巾纸擦净睡衣。      另一类是你今后永远用不着的东西(1998小时)。你在课堂上学的都是以某

nw61的专栏 1335

解决 `version ‘GLIBCXX_3.4.32‘ not found‘ not found` 错误

解决 `version 'GLIBCXX_3.4.32' not found' not found` 错误

engchina的专栏 5680

如果你正在念大学,恰好也知道前端

开公众号以后,我的生活发现了一些细微的变化。偶尔会有一些朋友会加我的微信,和我聊上几句,这让我知道了许多别人的故事。除了工作几乎没有和谁私聊过的微信,似乎多了一丝不一样的活力。 今天正迷迷糊糊的琢磨着angular时,微信发来一个通知,有一个复姓欧阳的同学申请加我好友,字里行间感觉得出来他对前端的小兴趣。 令我感慨的是,他是一名大一学生。...

weixin_34008805的博客 77

亿佰特E77模块(STM32WLE5CCU6)LoRa通信实战指南:从配置到应用开发

本文详细介绍了亿佰特E77模块(STM32WLE5CCU6)的LoRa通信实战指南,从硬件配置到应用开发。基于ARM Cortex-M4内核的E77模块集成了LoRa射频前端,具备超低功耗和硬件级抗干扰特性,适用于智能农业、工业现场等场景。文章提供了开发环境搭建、LoRa参数配置、实战通信及性能优化等实用技巧,帮助开发者快速掌握LoRa通信技术。

weixin_29164185的博客 762

PyTorch实战(12)——图神经网络(Graph Neural Network,GNN)

在本节中,我们首先简要概述了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 的核心概念与应用,GNN 通过构建计算图分层聚合节点特征,解决了传统神经网络处理图数据时的四大局限:信息深度不足、节点顺序敏感、动态扩展困难和特征稀疏性问题。了解了不同类型的图学习任务(包括节点级、边级和图级三大类)。接着我们研究了几种流行的 GNN 模型,包括:GCN (通过权重共享实现图卷积)、GAT (引入注意力机制区分邻居重要性)和 GraphSAGE (采用随机采样应对大规模图)。

盼小辉丶的博客 3707

一个在念大学的单身男人的心情告白1

偶生在八十年代   如今偶也是个大学生了 虽然偶的那些朋友们都快大学毕业了  但偶还是很满足  毕竟偶也是大学生了     念了几天大学 偶发现有些不对劲  不是大学不对劲 是偶自己不对劲 因为偶的同学们都忙着找对象了 可偶还是单身一人  再想想偶的那些朋友 个个都和老婆住在一起了 于是偶的心情开始不平衡了 偶也想找个对象啊~~~~~~``     说实话 偶活了这么大了还没谈过恋爱呢 虽然偶七年

心情故事!★~☆~★ 1165

【第1章>第9节】基于FPGA的图像开运算处理算法的Verilog实现

本文介绍了基于FPGA的开运算图像处理实现方法。主要内容包括:1)输入图像二值化处理,通过阈值将灰度图像转换为二值图像;2)数据缓存与窗口提取,使用寄存器数组缓存5行图像数据并构建5×5处理窗口;3)腐蚀运算逻辑,判断窗口内是否全为白色像素;4)膨胀运算逻辑,检测窗口内是否存在白色像素。最后给出了Verilog实现方案,通过级联腐蚀和膨胀模块完成开运算处理。该方法可用于FPGA图像处理算法开发。

MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++ 316

当你念大学时,你需要忙些什么?

weixin_33753003的博客 78

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

NanShan即时通讯的IT之路 念大学的时候学的是计算机

来源:NanShan即时通讯的IT之路 念大学的时候学的是计算机 我参加 NanShan即时通讯 开发有好长一段时间,今天说说自己的IT之路,念大学的时候学的是计算机,专科,不是本科。高考的时候成绩不是很好,学专业的时候我也不知道自己选什么,当时感觉计算机很是薄软,自己对这个东西很是陌 生。记得高一第一次上qq,我都不知道怎么登陆进去,还是别人讲的。然后我就决定报这个专业的。但是学的是计算机网络

神经网络爱好者 1070

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

学习人物徐敬德:不上大学念自考的“怪”学生

今年只有23岁的徐敬德已经有4年的工作经验了———他只读了一年就离开了所就读的北京航空航天大学。  已经在几家IT公司工作过的徐敬德,目前在重庆宏信软件公司担任商务智能项目主管。他所在部门的工程师都是硕士研究生毕业,论学历个个都比他高,但徐敬德的技术让他们很是佩服。  一边玩游戏一边考大学的“问题学生”   说起徐敬德的学习生活,实在是不能简单地以好学生、坏学生来评价。他曾因为沉湎于玩游戏而导致学

mb459的专栏 1785

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

本科毕业念技校 大学毕业生为什么“回炉”

近日有报道说,贵州一些重点大学的毕业生开始出现回头念技校的动向,原因是大学学到的能迅速运用到实际工作中的东西远远不够——媒体将其称之为“就业市场无形的手改变人的观念”。引用一位软硬件开发与程序设计专业大学生的话来说,过去“只是提起笔来会写”,再经过两年半的学习,他还能“拿起活儿来就会干”,因此倒不担心自己的前途了。    与这位同学的乐观相比,笔者委实高兴不起来。我在想:我们的大学教育到底出现了什...

weixin_30656145的博客 125

MOOC 浙江大学 翁恺 程序设计入门C 念整数

念整数 题目内容: 你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 如输入1234,则输出: yi er san si 注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为: fu er san si yi 输入格式: 一个整数,范围是[-100000,100000]。 ...

willing0228的博客 910

互联网从业3年,这些话送给在念大学计算机专业的你

前言: 昨天一个大学生弟娃问了我一些问题,他是想赚点钱,因为读书嘛没什么钱,又谈了恋爱,想通过一些方式赚点外快。 虽然平时也没怎么联系,但是作为大湿人,也不免多啰嗦几句,把我能想到的一些观点告诉他,希望对他能有所启发。 在博客园里,我越来越倾向于写更多“硬菜”,和技术紧密相关的文章。 但也如我博客园签名: 偶尔吟湿作对,润滑万物。 每次有弟弟妹妹(特别是大学生)和我聊起大学或者工作,我都会滔滔不绝...

weixin_34273046的博客 133

怎样才能学习不分心——找回“专念”的力量

新生访谈的时候经常有学生跟我倾诉,觉得自己上大学以后找不到高中时学习的“感觉”了,自习的时候学着学着就容易走神,不能专心。为了解决这个问题,我查了一些资料,总结了一些方法。如果你也遇到过这个困难,希望这篇文章能够帮助到你。 分心的原因 人类与其他动物相比进化出了一个重要的大脑功能,就是能够在脑海里预演未来将要发生的情况,以此来趋利避害。神经影像学研究表明,前额叶皮层和内侧颞叶有一片神奇

u013800219的专栏 1191

中国大学慕课C语言入门翁恺老师 第五周测试 第二题 念整数

题目内容:你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。如输入1234,则输出:yi er san si注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为:fu er san si yi输入格式:一个整数,范围是[-100000,100000]。输出格式:表示这个整数的...

qq_42324526的博客 2536

某大学生写的试卷,老师当场念出,笑死全班人

某大学生写的试卷,老师当场念出,笑死全班人 [url]http://www.unmspace.com/thread-2048-1-1.html[/url]

12 266

初中属于什么年龄阶段_小学、初中、高中、大学,哪个阶段的朋友才是最好的朋友?...

小学、初中、高中、大学,哪个阶段的朋友才是你认为最好的朋友?当我看到这个问题的时候,我花了十分钟的时间来回忆一下自己儿时的朋友,发现到目前为止还经常联系,并且每年也还有好几次聚会的朋友不超过十个。其中,初中同学有两个,高中同学基本没有,大学同学有五个。这七个朋友算得上是真正的朋友,我们每年都会去学校聚一下,来怀念一下以前的同窗时光。因此关于小学、初中、高中、大学哪个阶段的朋友才算最好的朋友,接下来...

weixin_32559133的博客 1174

大学解惑05 - 突然回忆起了自己临近毕业的那段时间

说好的大学4年时光,但不管怎么回忆,好像都短暂的不像是4年,而是更短,短到瞬间又什么都想不起来。

xingyu_qie的专栏 512

同济大学高等数学上册电子版_函数的凹凸性漫谈|高等数学漫步(二)

(找不到合适的题图,放一个好看的分形的图)学习凹凸性的过程对我来说充满了曲折和戏剧性,让我回想起来哭笑不得。让我把这段细细讲述——初识凹凸性:上大学之前,我有看一些高数,看到过关于函数凹凸性的东西。我见过第一个关于函数凹凸性的定义是这样给出的:同济版定义:作者:同济大学数学系...

weixin_39631301的博客 367

原来的大学暑假可以做这么多事

资治通鉴》《人类简史》 《全球通史-从史前史到21世纪 》 《大国崛起系列从书》《史记》 《万历十五年》《中国历代政治》 《历史的棋局》《中国通史》 《流血的仕途:李斯与秦帝国》《苏东坡传》《梵高传》 《曹操》《从文自传》 《乔布斯传》《李鸿章传》 《心若菩提》《希腊罗马名人传》《曾国藩传 》《苏格拉底的申辩》《论语》 《孟子》《中国哲学史》 《西方哲学》《理国》 《政治学说史》《朱熹的历史世界 》学数据分析看 -------《CDA精益业务数据分析》学PR看 ------- GenJi是真想教会你。

sjfxscz的博客 526
上一篇: 一些利用递归思想的简单编程题(JS实现)
下一篇: JavaScript对象字面量和构造函数的练习
风或许自媒体
博客等级 码龄12年 76粉丝 35原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值