2014年1月8日--1月15日（杂事太多，算10小时，剩4733小时）

最新推荐文章于 2021-07-26 10:46:12 发布
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本文记录了作者在1月8日至9日期间的工作进展，包括参与会议及接受培训，重点介绍了光线追踪算法的研究计划，以及使用DX11实现TRIANGLE的过程和技术挑战。

1月8日，上午开会，下午被授课，算1小时吧

1月9日，决定完成光线追踪算法，DEMO7-1和，DX11的TRIANGLE，并把挖掘机的改造定帧，以及SHADER接口。

Android进阶之路 - 关于时间的一些杂事
Android、前端、小程序、后端
09-10 1048
格式化时间为12和24小时制 Date date=new Date(); //转换成时间格式12小时制 SimpleDateFormat df_12=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss"); //转换成时间格式24小时制 SimpleDateFormat df_24=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Sys
2014年终总结——-我的匆匆这一年(面试，毕业季，工作)
强子的专栏
01-26 1万+
看看自己上一次写博客的时间，到现在已经快有一年了，这一年自己毕业，走上社会，感悟人生，当自己意识到该写今年的年终总结的时候，却发现不知道该从什么地方开始写，该写些什么了。还好，这一年让自己懂得不管什么事，如果已经发生，自己首先最不应该想的就是给自己找借口去开脱。看看自己之前的博客文章，貌似开篇都为自己或多或少找了一些借口，但是那样又有什么用呢?对于文章从哪里开始写，怎么写，这是一个问题！还好自己之
2014年终总结——-我的匆匆这一年(面试，毕业季，工作) ——借鉴我的2016毕业季
u014035838的专栏
04-15 925
http://blog.youkuaiyun.com/yisuowushinian/article/details/43131761 看看自己上一次写博客的时间，到现在已经快有一年了，这一年自己毕业，走上社会，感悟人生，当自己意识到该写今年的年终总结的时候，却发现不知道该从什么地方开始写，该写些什么了。 还好，这一年让自己懂得不管什么事，如果已经发生，自己首先最不应该想的就是给自己找借口去开脱。看
2014年终总结——-我的匆匆这一年(面试，毕业季，工作) 分类： 程...
weixin_33973609的博客
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看看自己上一次写博客的时间，到现在已经快有一年了，这一年自己毕业，走上社会，感悟人生，当自己意识到该写今年的年终总结的时候，却发现不知道该从什么地方开始写，该写些什么了。还好，这一年让自己懂得不管什么事，如果已经发生，自己首先最不应该想的就是给自己找借口去开脱。看看自己之前的博客文章，貌似开篇都为自己或多或少找了一些借口，但是那样又有什么用呢?对于文章从哪里开始写，怎么写，这是一个问题！还好自...
深入理解CNN--这一篇就够了
fly_Xiaoma的博客
05-14 1万+
原文：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459 目录 2 人工神经网络 2.1 神经元 2.2 激活函数 3 卷积神经网络之层级结构 4 CNN之卷积计算层 4.1 CNN怎么进行识别 4.2 什么是卷积 4.3 图像上的卷积 4.4 GIF动态卷积图 5 CNN之激励层与池化层 5.1 ReLU激励层...
通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）
sym的博客
08-26 1254
1 前言     2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。     本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让
【搞定GTD】用iPhone打造GTD实践1年后的心得体会
申龙斌的程序人生
05-19 625
我从2011年7月起开始实践GTD，之前的我虽然在工作上表现也算不错，但对一些工作任务有强烈的抵触情绪，在上班时总感觉情绪低落，一些无休止的项目让人渐渐地失去了激情，在Outlook里的任务经常会拖延很久，许多事情直到最后时刻才去处理，生活上也相当平淡，媳妇总是指责我只顾工作对家里的事漠不关心，对将来的方向感到非常迷茫。 在2011年6月的某一天无意中从网上看到了GTD，里面描述的许多症状让我感...
CNN-通俗理解卷积神经网络
wuxiaosi808的博客
10-12 552
通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记） 1 前言     2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。     本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2
【转】通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记）
Zlase的博客
07-17 352
转载源地址：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459   通俗理解卷积神经网络（cs231n与5月dl班课程笔记） 1 前言     2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是...
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
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结构之法 算法之道
07-02 91万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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