20201108-年末的未来学习计划

最新推荐文章于 2025-01-06 14:20:03 发布
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本文概述了作者至年末的技术学习目标，主要包括：通过学习平台上层应用知识、完善framework认知及尝试驱动开发研究等内容。

这里描述一下自己接下来至年末的学习目标，主要包含下面几个方向:
1.依托学习平台，补充上层应用知识,这个也是重中之重的学习目标
2.完善framework的认知，主要是查缺补漏
3.再一步尝试驱动开发研究，这个是探索式学习，拥抱内核

AI应用架构师详解：智能财务分析AI平台中的机器学习模型应用（附案例）
AI天才研究院
07-31 2348
先明确智能财务平台的整体架构设计，厘清数据层、模型层、应用层的协作逻辑；再聚焦财务场景核心问题（预测、风控、异常检测），详解如何选择适配的机器学习模型；随后通过3个实战案例（现金流预测、信贷风险评估、财务报表异常检测），展示模型从数据预处理、训练优化到部署监控的全流程；最后探讨财务AI平台的进阶方向（如可解释性、合规性、多模态融合）。目标。
工作总结-年末的工作汇报2.pptx
01-09
为了提升，我计划在未来的工作中加强对基础知识的学习，提高编程的整体思维。 【未来工作规划】 展望未来，我将继续致力于个人技能的提升，专注于弥补当前的不足，比如加强数据库管理能力，深化对新技术的理解和...
【SQL】学习笔记-4
Nicolas23的博客
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A/B测试是一种统计学方法，用于比较两个或多个版本的效果，以确定哪个版本在特定指标上表现更佳。记住，A/B测试不仅仅是一个技术过程，它还涉及到对业务目标的深入理解和对用户行为的敏锐洞察。窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by子句排序的功能。那么，为什么还要用窗口函数呢？这是因为，group by分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别。而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数。
深度学习学习笔记——C2W2-3——指数加权平均
预见未来to50的专栏
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一年有365天，大约在一年中间，也就是第180天，大约在5月下旬，温度是60华氏度，相当于15摄氏度。绘制这些数据后，你会得到这样的图形，其中1月1日是年初，中间是接近夏季的时刻，年末则是12月下旬的数据。事实证明，稍后我们将看到的原因，当你计算这个值时，你可以认为VT大约是最近（1/1-β）天的温度平均值。然后，每一天，我们用0.9的权重乘以前一日的值，加上0.1乘当日的温度进行平均。现在让我们尝试另一个极端值，将β设为0.5，根据右边的公式，这相当于仅最近两天的温度平均值，绘制出的黄线。
新年福利大放送-UDS学习宝典
wto9109的博客
01-14 2288
祝大家新年快乐，心想事成，财源广进，永远活出自己最舒服自在的状态！平常小T在公众号平台上推广的广告也基本都是跟汽车电子行业密切相关，如会议，讲座，培训课程等。过去的2023年是一个极具挑战性的一年，我们都在这汽车行业中感受到了行业白热化的竞争，组织架构的巨大变革，开发模式越来越互联网化，芯片平台的快速创新，算法越来越AI化，量产时间的极具缩短等，使得我们在各自的岗位上感受到这扑面而来的压力与挑战。
2023年度广东工业大学工程管理学习通作业答案
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Eric_GoldDragon的博客
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A. 工程项目质量就是工程项目固有特性满足工程项目相关方要求的程度B. 广义的质量除包括产品本身所具有的特性外，还包含形成产品过程和使用产品过程中的工作质量C. 工程项目质量的特性包括适用性、耐久性、安全性、可靠性、经济性、与环境的协调性D. 狭义的质量是指产品本身所具有的特性正确答案:ABCD:工程项目质量就是工程项目固有特性满足工程项目相关方要求的程度;广义的质量除包括产品本身所具有的特性外，还包含形成产品过程和使用产品过程中的工作质量;
当普通高校师生困境公开化意味着什么-2024年总结
zhangrelay的专栏
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在困境中度过了21/22/23/24这四年，即将在困境中走入2025年。对于这批学生将如何走向社会以及我们的社会将会怎样，确实是一个值得深思的问题。教育不仅仅是传授知识，更是培养人的价值观、责任感和社会能力。在当前的教育环境下，教师需要更加努力地引导学生树立正确的价值观，培养他们的批判性思维和创新能力，使他们能够成为有责任感、有担当的社会公民。
商业课程学习
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天地人网 1. 流量是生意的本质 业绩公式：客流量 * 转化率 * 客单价 * 复购率 传统企业要学习互联网企业的流量思维，一看都是人，卖啥都能成，一看没有人，卖啥都不成。 流量红利： 内容电商红利：李子柒 直播电商红利：李佳琪 社交电商红利：拼多多 短视频流量红利：樊登读书 2. 企业竞争三个阶段和流量漏洞的设计
财务人员是否有必要学习 Python
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小编简单的罗列出本人从接触深度学习，到阅读各位大佬的路线以及自身的切身体会，简单陈述一下深度学习的一个基本路线，仅供参考，如有错误欢迎指出（本人于19年年末接触机器学习，正式学深度学习从21年年初开始，20年一整年在备考） 注意： 本文假定读者已经拥有一定的python编程以及一定的机器学习知识。 一、入门阶段–视频为主，书籍为辅，代码其次： 基础阶段个人建议可以通过看基础视频以及入门的书籍，掌握深度学习基本知识，对深度学习有个宏观的认识，搭建起大致的深度学习框架。 首先推荐的入门视频当然是吴恩达老师的深度
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