不积跬步，无以至千里

听写：There are sveral in the Brish and American. 【慢速也没有跟上。。。那些句子在自己听来就是一个个单词，所以每次记下来的也是一个个单词，而不是一次记忆一句话，然后越落越多】语法：要养成识别语法的习惯，这样对于书面理解会很有帮助.关于动词的动名词、不定式的用法，找个本子记录下来。 词性：语法书中经常讨论的有8种词性：名词noun、代词pronoun、动词verb、形容词adjective、副词adverb、介词preposition、连接词con

今天的学习任务是接着昨天课程的“tone and diction”部分，具体如下图所示:1. Choosing Correct Diction上节课谈到了好的写作需要有大的词汇量，但是仅仅有词汇量是不够的，还需要可以精确把握词的含义。通常英语中，来自拉丁语或希腊语的单词被认为更正式，而以盎格鲁-撒克逊语为根的单词则被认为不太正式。 （一本好的字典会告诉您单词的起源及其含义。）类似地，单个较长的单词被认为比简短的单词或单词短语更为正式，如下图所示：2. 12 Errors in Diction

本文参考唐宇迪的课程，博客https://www.zhoulujun.cn/html/theory/math/2017_0913_8050.html目录贝叶斯算法概述 贝叶斯算法的提出： 贝叶斯定理贝叶斯推导实例 男生、女生穿长裤 拼写纠错实例贝叶斯算法概述正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸出黑球的概率...

转自：https://www.jianshu.com/p/9a5bce0de13f大纲序 数据来源 工具介绍 数据分析 数据概览 测定基准 分析特征重要性 数据展示（可视化） 特征工程 数据清洗 提取新特征 特征选取 数据导出 机器学习预测 选择算法 训练及评估 预测结果 人物画像 总结 结合历史核对结论 一些特别...

转自：https://jingyan.baidu.com/article/3065b3b697d59fbecff8a43a.html在默认情况下，Win10 中的自动维护是处于打开状态的，它的作用是根据预定的计划对系统进行维护，比如说系统更新，整理磁盘碎片，或者是进行安全扫描等等。不过，在有些时候，我们可能更愿意自己手动来进行这些维护工作，以便做到完全掌控电脑。但不幸的是，Win10 的开发者们似...

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1577626806456784460&wfr=spider&for=pc审美是一样值得你花一辈子去提高的事情，要想提高审美能力，就需要学习设计师思维。设计师的审美能力也是随着经验不断提高的，他们经常逛一些专业的设计网站，寻找灵感与素材，看得多了，对于美和丑就有了自己的判断力。专业设计师常逛的就是以下这些网站，如果你有...

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1563504507385610&wfr=spider&for=pc上周发表了，《想要自学好摄影？明白这两点很重要》明确了摄影初学者最容易犯的错误。那么这一篇就开始进入摄影学习了。虽然小编不是专业的摄影师，写下文章也是在不断学习中得到的总结，以及希望对和我一样想学习的人有些作用。在看过很多构图书籍或者听朋友给建议，我也...

转自：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1584023040202014272&wfr=spider&for=pc近期很多学习UI设计的学员，基本都问过我一个问题，就是我的审美很差，能学习UI设计吗，审美能提升吗，审美有什么方法可以提升呢。审美如何才能提升到高级UI设计的水平呢。那么今天就和大家讲下，如何才能提升自己的审美能力。首先说明下，审美确实是可...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35082030/article/details/733689621. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构...

转自：https://www.cnblogs.com/libinggen/p/7858737.html神经科学，依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域，大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980)，哺乳动物视觉系统结构，处理图片强大模型架构，现代卷积网络基础(LeCun et ...

转自：http://www.dataguru.cn/article-12065-1.html如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。忘记规范化数据忘记检查结果忘记预处理数据忘记使用正则化使用的batch太大使用了不正确的学习率在最后层使用了错误的激活函数你的网络包含了Bad Gradients初始化网络权重不正确你使用的网络太深了使用...