Essay-IT学习方法论

【学习体会】Lighttools8.4.0:软件基本使用+光度学基本概念+系统初始设置 关于Lighttools8.4.0软件的安装教程,详见我的另一篇博文:【软件安装】win10下Lighttools8.4.0(64)光学系统建模软件的安装教程 在本文中,我们将学习到,光度学的基本概念、系统初始设置、物体模型坐标的使用方法、简单光学系统实例、系统浏览器的作用和内容、设置虚拟相机并渲染视图中的图像、仿真结果3D显示等。 如果有其他感兴趣的内容但是我又没有写的,欢迎在评论区留言! 光度学的基本概念 软件的基本介绍 参考博文:https://www.docin.c... 阅读详情

IT人的学习方法论-1 学习的方向


07年的时候曾经讲过一节Webcast,名叫《 使您成为Windows专家的一些学习习惯》。直到最近,还经常收到听众关于这一节课反馈和心得的电子邮件,可见学习方法论是大家非常关心的问题。因此,我的Blog就从讨论学习开始吧。
IT是一个需要活到老,学到老的行当。在摩尔定律的推动下,技术领域的革新和提高每天都在发生,这使得IT领域的工作者必须不断的学习,才能紧跟技术的脚步。与此同时,IT人大多都是“热爱学习”的好同志,IT的细分领域非常广泛,从CPU电路设计到PhotoShop磨皮大法,无一不是IT人感兴趣而希望学习的东西。在外部“摩尔定律”和内心“求知欲望”的双重推动下,IT人在学习之路“上下而求索”。然而,我们仍旧面临很多困惑,“学什么”、“怎么学”、“学了有什么用”,不断的陷入一些学习误区,感觉学习的非常辛苦,但是自己的水平和能力却提高的非常有限。在“IT人的学习方法论”这个Blog系列中,我会跟大家共同探讨一些技术学习方面的误区,IT知识学习的要点和建议。
 
心法与招式
庄子说“吾生也有涯,而知也无涯,以有涯随无涯,殆也”。庄老先生的意思是,生命是有限的,而知识是无限的,用有限的生命去追求无限的知识,必定会把自己给累死。有人说这句话是读书无用论的经典诠释,而我觉得,针对IT领域知识的学习,这个描述再恰当不过了。我们需要对所学的知识有个选择,绝对不能采取“人有多大胆,地有多大产”的死磕到底态度,而是要选择去学那些比较用得上的,而放弃那些不太可能用上的。所以,我们首先需要讨论的是关于 “学什么”的问题。
每个人都有自己工作的领域,需要的知识结构也不一样,但是事情总是存在一些共性的东西,对于IT的学习来说,把握“ 心法与招式”的平衡,是至关重要的。
所谓 心法,就是理论基础知识,是底层的原理性知识,是那些跟特定的厂家无关的跨平台共性知识;所谓 招式,就是应用层面的技能,配置、操作和调试的步骤,跟具体的软件或者硬件紧密关联的特殊知识。IT行业的工作领域虽然千差万别,但是在知识的学习上,都存在心法与招式的区别,比如说:
IT工作领域心法招式
系统管理员操作系统的基础知识 
程序的结构和执行原理 
目录服务,Web,邮件等系统的基本知识 
纠错排错的思路和技能
活动目录下DNS的配置 
SendMail系统的架设和管理 
用PHP与MySQL架设电子商务网站 
Windows的集群配置
网络管理员TCP/IP;RFC 
网络安全的基础知识 
网络设计和规划能力
路由器的具体配置命令 
特定网管软件的使用 
一些网络诊断工具
数据库管理员关系型数据库的原理和设计 
SQL查询语句和编程 
数据库设计与应用平台的结合
SQL Server或者MySQL的操作 
与特定编程平台相关的数据库指令 
特定数据库产品的维护或者调优
图形美工设计人员色彩的原理 
颜色搭配的技巧 
设计能力和表现能力
“PhotoShop”磨皮大法等 
Flash动画制作或者编程 
DreamWaver网页设计
可能大家已经应注意到了,我之前说的是“把握心法与招式的 平衡”,其实关键一点在于 平衡。IT是一个理论联系实际的行当,既没有独立于应用的理论,也没有缺乏理论支持的应用。从学习的角度来说,两者应该相辅相成,互为支持。如何做到平衡?我尝试从一个IT人的成长和学习路径说起:
1)菜鸟上路。
这是在校学生和刚毕业1-2年的IT人所经历的一个阶段。概括地说,就是“什么都不懂,什么都想学,精力旺盛,求知欲超强”的一个阶段。在这个阶段,需要牢记这两句话:“学以致用”和“兴趣是最好的老师”。在校学生往往对老师讲授的“心法”类基础知识毫无兴趣(过不了多久就会后悔,没办法,人总是在不断后悔中成长的),而对书店中诸如“21天精通XXX技术”这一类的“招式”充满激情。这一点是可以理解的,但是需要把握一个度,切忌在应用层面涉猎过多,浅尝辄止。可以在兴趣的导向下涉足一些领域,做一些“招式”的学习和实践,但是需要时刻牢记,不要为“招式”上的小有成就而沾沾自喜和止步不前,而是需要通过这样的学习和实践来明确自己擅长的方向和领域。 菜鸟上路以“招式”的学习为主,通过学习、收获、反馈和思考,来扩大自己的知识面,为自己找出擅长的方向。找到方向了,菜鸟才真的上路了。
2)初出茅庐。
在开始工作的头两三年,处在一个初出茅庐的阶段。不同于学校的象牙塔环境,在工作中,有来自各个方面的压力,有实际操作中的磨练,也有来自同事及“师傅”的指导。对于所从事的工作,往往会经历新奇-〉挑战-〉得心应手-〉逐渐厌倦这样的一个“心路历程”。在公司里,“三人心,必有我师”,跟周围同事和资深员工的交流,会使“招式”方面的应用技能快速提高,甚至在某各领域达到独当一面的成果。某各领域应用和操作水平的独当一面,并不代表整体技术能力的综合水平。这个阶段的学习,要在联系到实际应用的前提下,对所工作领域的“心法”类知识做一个深入的理论学习甚至是补课。系统管理员这时应该把《操作系统原理》翻出来仔细的读一读,网络管理员应该看《TCP/IP协议》,这样才能触类旁通,对具体工作有更好的指导。 初出茅庐阶段以“心法”的学习为主,这样才能打下扎实的基础,在技术道路上实现可持续发展。
3)小试牛刀。
再工作几年,你的名片上可能已经印着“高级工程师”甚至“技术主管”的头衔,此时切忌在你熟悉的领域“自扫门前雪”,“坐井观天”。IT是一个需要综合知识的领域,此时不妨学些一些自己不熟悉,但是却跟自己目前或者未来的工作有关的平台或者系统,多做一些实践操作,做一些试验,动动手。论语上说,“学而不思则罔,思而不学则殆”,IT人也要拳不离手,曲不离口。 工作小有成就后,要学习一些新的“招式”,让自己时刻保持良好的状态,坚决避免思路和操作能力的僵化。
4)游刃有余。
此时你可能已经是“首席工程师”,“技术总监”或“架构师”。对于技术方面的问题,往往在公司内有着“一语定乾坤”的决定性能力。而这一阶段的学习要求往往也更高,不仅要打破平台的限制,也要站在更高的高度,从“集成”的角度出发,把各个IT领域联系在一起,需要有总揽全局的能力和视野。此时,初出茅庐时学习的“心法”(提高你的能力),和小试牛刀阶段不断补充的“招式”(开阔你的视野),都将在这个阶段厚积薄发。 此时的学习,不仅仅局限在特定领域的一招一式,而是要融会贯通,把“各门各派”的心法为我所用,总结提炼自己的思维方式和决断能力。
5)手中无剑。
这是一个你我都在追求的状态。金庸笔下的 独孤求败,一生用过五种不同的剑,分别为无名利剑、紫薇软剑、玄铁重剑、木剑乃至无剑。这五种不同的剑,事实上代表了独孤求败剑学的五个不同境界。“自此精修,渐进于无剑胜有剑之境”,说的是在积累、经验和知识上的深度达到一定境界后的自如应对。
从这个简单的成长学习路径,我们可以清楚地看到,IT领域的理论知识和操作技能实现辅相承的,在学习过程中需要很好的平衡。这样才能把握好学习的“度”,不再只是的汪洋大海迷失方向。

IT人的学习方法论-2 学习的误区

一些常见的学习方法误区
1) 资料导向型
现在就停止阅读这篇文章,打开“你的电脑”,看看一你的硬盘上是否一个名为“XX资料”的文件夹,我相信,这里面一定保存着大量你精心收集的电脑教程、电子书、培训材料、课程视频等等。我敢打赌,绝大多数的IT人都会在自己的电脑上保存一个或者几个这样的文件夹,其中内容往往经过精心分类,数量在几GB甚至几十GB之巨。请再扭头看一看你的书架,你所购买的各类计算机书籍、杂志,是否已经把书架堆满了?你买的书籍种类,是否已经涵盖了从编程、Windows管理、Unix/Linux一直到美工和PhotoShop?
这是很多人都会经历的一个“资料导向型”的学习误区。你现在可以仔细统计一下,你电脑中的资料和书架上的书籍,有多少是从来没有看过的?有多少是看过超过1/3的?又有多少是真正看完并且对你的技术和工作产生了实质性帮助的?
我这里想提出一个概念,叫做“ 有效学习时间”,意思是说 在学习所花费的所有时间中,对自己掌握新知识、大脑思考和学习新技术、动手操作并且积累经验直接有关的时间。回顾我们的学习习惯,当开始一项新知识或者新技术的学习时,我们往往是从买书和在网上收集资料开始,据我统计,在学习时, 我们有50%时间在收集资料、30%时间在整理资料、20%时间在翻看资料!也许这样的数字有些夸张,但是你可以回顾一些自己最近的学习过程,看一看是否满足这样的80/20分布,统计一下自己的“有效学习时间”是多少。
“有效学习时间”的多少,直接决定了你的学习结果和效率。有的人在IT行业沉浮多年,涉猎领域广泛,电子版的资料和各类的图书“汗牛充栋”,但是常常觉得自己非常迷茫,很多技术都不够精通和深入。这时,需要从学习的基本效率和学习的有效时间上反思一下了。保存在硬盘和书架上的并不能直接成为你的能力, 不是硬盘有多大,知识就有多丰富;也不是书架有多高,技术就有多牛。你需要大量的“有效学习时间”,把这些转化为自己的积累。我说的语言可能非常直白,甚至不给人留面子,但却说的是一个朴实的道理。
2) 似懂非懂型
这种类型,换句话说,就是不求甚解。一些IT的概念和产品,往往是比较容易理解的,粗略的翻译一下书,心里也许就知道个十之八九了。可是,IT技术和产品往往是跟特殊的环境和场景相关联的,懂得概念,并不见得能够在应用上融会贯通。有些朋友看书非常快,不留意书中的细节,只是圂囵吞枣,一目十行,把一些大概的知识点和概念记住了,就以为已经掌握了。
我写的这些误区,其实很多都是自己经历过的。以“似懂非懂型”这个举个例子,我讲一个我自己经历过的故事。刚毕业的时候在微软的技术支持部门工作,起初是负责Office/Outlook产品的支持,后来逐渐开始接触Exchange Server。当时书看了不少,各种试验没少做,客户的问题也能大概的解决。后来曾经有一个机会,去面试Exchange产品的高端技术职位,本以为自己对这个产品已经非常熟悉,可是没想到被真正的专家一再考问,很多细节立刻变得模糊,对一些自己以为非常清楚的模块也没有办法说的太深入。我想大家也许都有这样的经历, 认为自己已经懂了,或者觉得这些不太重要,但是就是这些似懂非懂,或者你忽略的地方,在某个特殊时候会跳出来找你的麻烦。“出来混得,迟早要还”,这真是至理名言阿。似懂非懂,归根结底还是不懂。
因此,如果你认定要学好一门技术,就要抱着打破沙锅问到底决心,不给自己的知识结构上留下漏洞。 资料导向型这个误区说的是学习要有足够的效率,要把握“有效学习时间”,似懂非懂型这个误区,就是说学习的结果和质量,花费了足够的有效学习时间,必须保证产出的结果是一个过硬的,经得住检验的知识结构。
3) 丢西瓜捡芝麻型
前面说了学习需要建立一个“经得住检验的知识结构”,这并不等于你需要对所学技术或者产品的每一个细节都烂熟于心。过于关注细节,就犯了“丢西瓜捡芝麻”的错误了。有些人学Linux,要对每个命令的参数都仔仔细细的背下来,有的人做Windows的网络管理,却非要花时间搞明白活动目录的数据库结构,甚至有人曾发email给我,说决心要把Exhcange的Database接口和物理结构给反向工程出来。
想想前一篇blog中我引用庄子的话吧,“ 吾生也有涯,而知也无涯,以有涯随无涯,殆也”。在这些细节问题上死磕,无异与浪费生命啊。话又说回来,到底如何定义西瓜和芝麻?学习,到底需要学到什么样的深度?这其实也是一个非常难以把握的问题。我们在前一篇blog讨论了“心法”和“招式”,在具体的一项技术或者产品的学习过程中,如何定义“西瓜”和“芝麻”呢?我是这样理解的:
西瓜,就是宏观层面的概念、方法、最佳实践,一些短期之内不会随着产品的变化而变化的知识;一些可以活学活用,体现产品设计思想的理念;它可以是一些技术细节,前提是掌握这些细节是会对产品的设计、优化或者故障排除等方面发挥作用的。
芝麻,往往是一些需要机械性记忆的信息,或者一些被厂商封装在“黑盒”中的部分。把Linux的命令悉数的背诵下来,并不能让你成为专家, 反向工程厂商的“黑盒”,也只会做一些徒劳无益的努力。
读到这里,可能读者对“芝麻”和底层原理这类“心法”级别的学习会产生混淆,深入地探究一个系统的内部,难道不是提高技术能力的方法嘛?其实,这是有区别的。我前文所提到的底层原理这类“心法”级别的知识,是指独立于任何厂商产品的理论知识,是放之四海皆准的真理,是现在、未来,当前版本和以后N+1版本都用得着的知识;而我说的“芝麻”,是指特定产品的细节和被厂商有意封装底层部分,是那种今天学完,明天就过期作废的东西。比如说,学Windows,你可以看操作系统的教材来获得“心法”,这样的知识,即使微软出了Windows 3000,你也用得上;但是如果你去反向工程ntoskrnl.exe,即使搞出了一个所以然,只要微软发一个Service Pack,你掌握所有的东西就都变了,你也就陷入了丢西瓜捡芝麻的误区了。不知道我这样,是不是把这个问题说明白了。:-)
 
今天先写到这里,下篇预告:
一些有关“怎么学”的建议
首先需要明确方向,否则即使学习方法再高效,也不免南辕北辙,背离自己的目标。关于学习方向的讨论,请参见之前的一篇 文章。下面我来重点说一说有关“怎么学”的建议。
1)如何查找和利用资源
2)关于买书和读书
3)论坛的作用和提问的艺术
4)自学和On Job Training的区别(如何从他人学习)
5)学会喜欢英文和利用英文


IT人的学习方法论-3 高效学习的建议

一些有关“怎么学”的建议
首先需要明确方向,否则即使学习方法再高效,也不免南辕北辙,背离自己的目标。关于学习方向的讨论,请参见之前的一篇 文章。下面我来重点说一说有关“怎么学”的建议。
IT技术,不是一个通过“闭关修炼”就能练成绝世武功的学科,在学习的过程中,除了主观上的刻苦努力之外,还需要讲究正确方法。我下面所写的几点,其实都围绕着一个核心的思路,就是--- 学习需要“不断地与高手过招”。IT技术的时效性和应用性非常强,你的 学习资源、环境、平台,都需要“与时俱进”,都需要能够“代表先进生产力”,这样的学习,才能够 使你站在巨人的肩膀上,达到事半功倍之效果。
有人可能会疑问,我身处二线城市、工作是三流单位,毕业在四流学校,“ 学习的资源、环境、平台”都非常的普通,如何做到像我说的“站在巨人的肩膀上呢”?其实事在人为,我们 需要学会寻找可以帮助自己的巨人,下面的建议一定会对你有帮助。
 
1) 如何查找和利用资源
百度和Google,应该是大家首要的信息来源。但是,这些来源都是被动的,搜索引擎不会自动的把好东西送到你面前,它的前提是你自己必须知道关键字。另外,还有一些渠道,是可以主动地把最新的信息推送给你的,比如Blog,比如RSS订阅等等Web2.0的沟通方式。对于被动的搜索,要掌握好方法,提高效率。对于主动性的信息获取,要选择最权威最高端的信息来源。这样才能让自己站在巨人的肩膀上,看得更远。
如果你读过前一篇文章,已经认识到了“ 资料导向型”的误区,就应该不会被搜索引擎和海量的信息所左右。 百度和 Google都有相应的高级查询指令,你需要好好的掌握这些,提高自己的效率。对于主动性的信息来源,选择你所在领域的最顶尖公司、研究机构、专家群体,订阅他们的Newsletter,读他们的Blog,访问他们的论坛,订RSS,长期的关注这些信息,并且思考这些信息背后所传递的技术趋势和思想。
现在大家接触的信息量非常大,对于海量的信息,一种处理方法是泛读,目的是帮助自己获取新知,把握大方向,知道世界上发生了什么,不至于落伍;另一种处理方法,就是精读,深入地了解来龙去脉,必要时再去查找一些相关的资料,把这部分内容融入到自己的知识体系中。
 
2) 关于买书和读书
书不在多,而在于精。一本书的成本不在于它的售价,而在于你读这本书所花的时间(机会成本)。完整的读完一本书,通常需要两周到一个月的时间,对于你所付出的时间成本,好书会给你带来超值的回报,令你茅塞顿开;而平庸的书,仅仅是给你留下了一个模糊的印象而已,过不了多久就全忘了。
买书要买高手写的书。分享一些个人买书的小技巧。我买书的时候,一般选择署名为“某某-著”的书,而对一些“某某-主编”或者“某某-编译”的书敬而远之。一本书的作者,越少越好。一个人写一本书,跟十个人写一本书,效果是截然相反的。一本好书,是作者观点和思考的结晶,读这样的书,也就是一个与高手进行“面对面”交流的过程,是一个了解高手思维和思想方法的过程。
不要买太多操作技能型的书。一方面这类书籍良莠不齐,另一方面,对于一项技术或者产品的操作,最直接最权威的,就是厂商发布的帮助文档和白皮书。购买太多这类大部头的“XXX操作大全”,会占用你大量的时间成本,得不偿失。提高技能,除了读书,另一个重要的方式就是做实验,这个我在后面的章节会详细的写。
另外我想再多说一句的就是关于翻译过来的外版书籍。目前出版界的翻译质量参差不齐,读这一类的书,可以先看一看网上的读者评论,对于翻译的实在不靠谱的书,宁可去读原版。还是那句话,一本书的成本不在于它的售价,而在于你读这本书所花的时间(机会成本)。你买一本翻译质量太差的书,大量的时间都花在了猜测译者的意图之上,不仅浪费时间,而且对学习和读书过程中思维的连贯性也大受影响。
 
3) 论坛的作用和提问的艺术
论坛是一个“获得”与“给予”的地方。在论坛上花时间,要多看精华,少发水贴;提问要提得简明扼要,易于解答;回贴要回的清清楚楚,把好人做到底。论坛之中藏龙卧虎,是一个与高手过招的好地方。一些建议:
首先是关于提问。学问学问,要学要问,只有把你的问题问出来了,才能得到别人的指点。但是,不要不经过大脑就提问, 提问的目的是获得启发,而不是解决现有的困境。一个好的问题是可回答的、有延伸性、有启发性的;不好的问题则过于关注细节、跟特定环境相关,没有代表性,也无法回答。提出一个好的问题,会吸引他人解答,并引起一系列的讨论,这对开阔自己的思路,获得新的观点和想法,都是大有好处的。
第二个建议是关于交流,论坛中每一个ID背后,都是一个个活生生的人。这是结交同道中人的好地方,不妨经常维持一些线上交流和线下活动,对进入特定的技术圈子,了解业界的情况,甚至找工作,都大有好处。
第三,有交流就有收获,在索取的同时,也别忘了奉献。心存感激,帮助他人。不仅是在论坛中应该坚持的习惯,也是为人处事的一个原则。
第四,控制时间。不要被论坛中的积分和等级所左右,不要花太多的时间,以至于顾此失彼,忽略了更重要的东西。
 
4) 自学和On Job Training的区别(如何从他人学习)
自学是比较辛苦的。首先是不要自学那些自己眼前用不着,今后也不一定用得着的偏门技术,这一点在之前讨论 “学什么”的文章中已经有所涉及,不再赘述。自学要避免“看书-做题-上机”这样的中学生式的循环,而是要与人交流。IT技术归根结底还是为人服务的,你可以与这个技术的用户交流,看看他们想要的是什么;你可以与懂行的高手交流,看看人家的想法。
所谓On Job Training,就是一边工作,一边学习自己工作需要的技术,我们通常叫“赶鸭子上架”。有机会被赶上架的鸭子是幸福的,因为你身边有大量的学习资源可以参考,有高手可以请教。
不管是自学,还是On Job Training,都需要 懂得如何从他人身上学习。有些时候,高手一句话,抵得上你看一个星期的书。因此要调整好心态,抱着三人行必有我师的态度,杜绝“文人相轻”的恶习,善用“提问的艺术”,多给自己争取与高手过招的机会。要学会关注细节,高手的一句话,一个想法,甚至打命令做实验时候的一个小习惯,可能都有你值得学习的地方。 观察-思考-总结-提问,按照这样的顺序来向高手学习。
 
5) 看书与做实验
实验是必须要做的。做实验要讲究效率,有一套自己的工具和平台,不要每次都从下载软件,安装Windows Server或者搭建开发平台开始。要搞清楚实验的目的,是为了验证想法、测试可行性,还是仅仅把书上的步骤跑一遍。我不建议跟着书本上已有的试验或者步骤来做,书上已经把实验的步骤和结果都写清楚了,自己再做一遍,并没有什么太多的收获。我建议自己给自己提出需求,像做一个小项目一样,设计一个实验并且实现之。 做大实验比做小实验收获要大,做实验可以“左右互博”,左手提出要求,右手来实施,自己模拟真实的企业场景,可以把复杂的要求简单化,去掉表面的东西,只留核心的,让自己通过实验来实现。这其实非常有趣,也是技术的乐趣之所在。
其实,企业里面,在给客户做项目的时候,也经常会先做这样的概念验证和可行性分析试验,我们叫做PoC(Proof of Concept)。其实,这个关键是Concept,找对Concept了,不管试验成功与否,都是大有收获的。这个Concept,可以是当前最新的一些技术的应用,或者顶尖公司推出的解决方案中的核心思想,或者国外流行的一些趋势等等。你把这些东西拿来,去掉表面的东西,把它的核心看清楚了,然后自己做一个实验去实现它,这个过程中,你可能还会遇到很多问题,请教很多高手,或者查阅很多资料,这不正是我们追求的与高手过招的机会吗?这不比看一本“XXX操作大全”要有效得多吗?
 
6) 学会喜欢英文和利用英文
大量的创新理念、新观点、新技术发源于西方,英语是获得这些观点的第一渠道。计算机英语并不难,只是一个习惯的问题。一定要养成读英语的习惯。心理学家们研究过,养成一个习惯,你只需要短短的21天时间,关键是要坚持。也许英语有词汇量的问题,需要积累和更多的时间,那么好吧,给自己50天时间,坚持再坚持,我敢跟你打赌,到第51天,你会发现看英语的技术资料也不过如此。50天的坚持换来一个受益终生的习惯,值得。
 
7) 当老师是检验学习效果的最好办法
你怎么知道自己对一项技术或者产品已经掌握了?很简单,当一次老师。给你的朋友,同事,论坛里的网友,上一节课。如果你能清晰地把这个知识教会别人,能够回答听众提出的问题,甚至在教书的过程中灵感闪现,对技术的理解更进一层。那么,就学的八九不离十了。其实,举办一些这样的小规模讲课和交流活动,是技术圈子结识朋友,传递知识的好办法。
 
小结一下,学习的平台很重要,周围的环境很重要。不要闭门造车,要与高手过招。其实,就这么简单。

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再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

一条 make 跑通 Super Mario 64 反编译:sm64 开源游戏源码完整上手

sm64 项目是对 N64 经典《Super Mario 64》的完整社区反编译,你拿到一套可编译的开源游戏源码,跑通后能生成在模拟器里运行的 ROM,改一行代码就能亲眼看到玩法变化。 ## 先搞懂这个项目:反编译在做什么 《Super Mario 64》是 N64 世代 3D 游戏的代表作,但官方源码从未公开。sm64 社区接手了这件事:把原版 ROM 里的机器码逆向还原成可读的 C 语言,

gitblog_01155的博客 169

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")

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Which one of the following values is the most important to share with a young child(5-10 years old)? 1.Being helpful 2.Being honest 3.Being well organized   Nowadays, the education plays an impor...

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深之JohnChen的专栏 1960

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从零在 Flutter 应用里做蓝牙集成:完整实战指南

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gitblog_00863的博客 185

我真希望有人在我学计算机之前,就告诉了我这100多个程序员学习网站!【全编程人员都可以看】_程序员网站bin

这是一个非常nice的网站,nice在哪呢?这个网站你可以看到n多大神写的DEMO,炫酷到不行。你可以在这里发布你的代码,支持众多前端主流的库,框架,技术。同时也可以把你的代码片段嵌入到你的博客。

2301_82244125的博客 1139
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geekcoder
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