我未来的学习之路

最新推荐文章于 2024-11-04 23:20:08 发布
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本文为前端开发者提供了一份详尽的学习路线，涵盖Git、Vue、ECharts、React等关键技术的深入学习资源，以及正则表达式的复习资料。此外，还涉及了Julia语言、Java、计算机组成原理和Go语言的基础介绍。

前端

  1. 掌握git https://www.liaoxuefeng.com/wiki/896043488029600#0

  2. 读透vue源码 https://vue-js.com/learn-vue/reactive/object.html#_4-依赖到底是谁

  3. 掌握vue3

  4. 学习ECharts https://www.runoob.com/echarts/echarts-tutorial.html

  5. 掌握react

  6. 重温正则 https://www.runoob.com/regexp/regexp-metachar.html

  7. …

其他

  1. 了解Julia https://www.bilibili.com/video/BV1Cb411W7Sr
  2. 人工智能
  3. Java https://www.bilibili.com/video/av11477533?p=161
  4. 了解计算机组成原理 https://www.bilibili.com/video/av15123338?p=11
  5. 了解golang https://www.bilibili.com/video/av57721377

重温

  1. 数据结构
Z-Juln
关注
Python分布式机器学习全指南：框架、优化与未来趋势
一键难忘的博客
07-17 3299
分布式机器学习的必要性：分布式机器学习能够应对大规模数据和复杂模型的计算需求，提升计算效率和处理能力。分布式计算框架：介绍了Dask、Apache Spark和TensorFlow三个流行的分布式计算框架，展示了它们的基本用法和在分布式机器学习中的应用。性能优化与调优：讨论了数据分区与负载均衡、网络通信优化、资源利用率最大化等优化策略，以提高分布式计算的效率。模型部署与监控：阐述了如何通过容器化部署和集群管理工具（如Kubernetes）来实现分布式模型的部署，并介绍了监控与日志管理的重要性和实施方法。
走进人工智能|强化学习 AI发展的未来引擎
Jing_Hua
06-25 6647
作为读者，您可能会好奇强化学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，强化学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技术的进一步发展，我们可以期待深度学习在更多领域中的应用，为我们的生活带来更多的便利和创新。同时也带来了一些挑战和考验。作为读者，我们应该保持警觉，关注伦理和隐私的问题。学习需要大量的数据来训练模型，而这些数据可能包含个人隐私信息。
自监督学习：机器学习的未来新方向
平凡程序猿~的博客
11-04 4023
自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是近年来机器学习领域的一个重要发展方向，迅速成为许多研究和应用的热点。与传统的监督学习不同，自监督学习利用未标注数据，通过设计自我生成标签的任务，帮助模型从数据中提取有用的特征。这种方法不仅减少了对大量人工标注数据的依赖，也极大地提高了模型在多种任务上的性能。
深度强化学习的现在，将来与未来
喜欢打酱油的老鸟
05-11 2674
1 前言 从2013年Deepmind提出DQN开始，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）作为一种面向决策控制的革命性技术，已经发展了8年之久，在这8年中，涌现了AlphaGo，AlphaStar，OpenAI Five等里程碑式的突破。下图展示了深度强化学习这8年来的里程碑成果，非常激动人心： 在这篇文章中，我们想探讨三个方面的内容： （1）深度强化学习当前的核心技术 （2）深度强化学习需要解决的问题 （3）深度强化学习未来可能的发展方向 阅读对象： （
点亮编程之路：分享克服学习挫折的策略与心得
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
08-28 1万+
编程学习是一场与自我对话的旅程，它要求我们不断探索、尝试，并在失败中寻找答案。挫折感，那些在编程过程中遇到的困惑与沮丧，就像是一座座陡峭的山峰，等待着我们去征服。但是，每一位站在技术巅峰的大师，都曾是这条路上的旅者，他们的故事告诉我们，即使在最黑暗的时刻，也总有一线光明在等待着我们。本文将分享那些在编程学习中克服挫折感的经验和策略。我们将一起探讨如何在Bug的迷宫中找到出口，如何在面对复杂算法时保持冷静和清晰的思维。我们也将邀请您分享自己的经历和心得，让我们的故事成为彼此前进道路上的灯塔。
联邦学习综述：挑战、方法和未来方向
cherreggy的博客
12-21 4628
联邦学习：挑战、方法和未来方向 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE， 2020 一、简介 随着移动设备等算力增强，信息传输的隐私问题日渐让人担忧。可以考虑在本地存储和使用模型但是集中训练机器学习模型的方式，比如手机用户的建模和个性化。联邦学习可以使得模型能够直接在远程设备进行训练。 ...
Numa，我的CS学习之路
FriedrichSong的博客
12-11 3852
驽马十驾，功在不舍
FPGA在深度学习的未来
热门推荐
klaas的博客
03-07 1万+
近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络(RNN)在FPGA平台上的实现方案。
联邦学习综述（二）——联邦学习的分类、框架及未来研究方向
不兼容旧版本
07-24 1万+
前两章对联邦学习的定义并没有讨论如何具体地设计一种联邦学习的实施方案。在实际中，孤岛数据具有不同分布特点，根据这些特点，我们可以提出相对应的联邦学习方案。
机器学习和python学习之路精心整理技术书从入门到进阶
厚积薄发
11-23 1万+
“机器学习／深度学习并不需要很多数学基础！”也许你在不同的地方听过不少类似这样的说法。对于鼓励数学基础不好的同学入坑机器学习来说，这句话是挺不错的。不过，机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，对这些技术有一个全面的数学理解对理解算法的内部工作机制、获取好的结果是有必要的。机器学习确实需要对一些数学领域有深入理解，缺乏必要的数学知识，很可能在更深入的学习中不断遇到挫折，甚...
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教育：未来学校学习空间蓝皮书.pdf
08-02
而未来学习空间的转型变革则依赖于教育理念、技术因素、经济因素等动力，呈现出从物理场所向教育空间、从集体空间向个性空间的发展趋势。新型学习空间设计的原则以人文教育性、交互促进、自然与社会融合等为核心，...
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强化学习技术详解与未来发展瓶颈
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内容概要：本文详尽解析了强化学习的基础概念、当前面临的技术瓶颈及其可能的改进方向，同时探讨了强化学习的未来发展趋势和哲学意义。作者从‘探索与利用的平衡’出发，讲解了状态、动作、奖励、策略和价值函数等...
深度学习革命：智能的未来
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特伦斯·塞诺夫斯基作为深度学习的先驱之一，撰写的《深度学习革命：智能的未来》一书，深入探讨了深度学习如何重塑人工智能的未来。塞诺夫斯基在书中以自己的亲身经历，全面梳理了从神经网络的起源到现代算法突破的...
jquery图片滚动-下载即用.zip
01-05
源码来自：https://pan.quark.cn/s/41b9d28f0d6d 在信息技术领域中，jQuery作为一个广受欢迎的JavaScript框架，显著简化了诸多操作，包括对HTML文档的遍历、事件的管理、动画的设计以及Ajax通信等。 本篇文档将深入阐释如何运用jQuery达成一个图片自动播放的功能，这种效果常用于网站的轮播展示或幻灯片演示，有助于优化用户与页面的互动，使网页呈现更加动态的视觉体验。 为了有效实施这一功能，首先需掌握jQuery的核心操作。 通过$符号作为接口，jQuery能够迅速选取DOM组件，例如$("#id")用于选取具有特定ID的元素，而$(".class")则能选取所有应用了某类class的元素。 在选定元素之后，可以执行多种行为，诸如事件监听、样式的变更、内容的更新以及动画的制作等。 关于“一个基于jQuery的图片自动播放功能”，首要任务是准备一组图片素材，这些素材将被整合至一个容器元素之中。 例如，可以构建一个div元素，将其宽度设定为单张图片的尺寸，再借助CSS实现溢出内容的隐藏，从而构建出水平滚动的初始框架。 ```html<div id="slider"> <img src="image1.jpg" alt="Image 1"> <img src="image2.jpg" alt="Image 2"> <!-- 更多图片内容... --></div>```接着，需要编写jQuery脚本以实现图片的自动切换。 这通常涉及到定时器的运用，以设定周期性间隔自动更换当前显示的图片。 通过使用`.fadeOut()`和`.fadeIn()`方法，能够实现图片间的平滑过渡，增强视觉效果。 ```javascript$(document).re...
基于MSCA的多尺度卷积注意力机制：YOLOv8小目标检测模型优化与科研实验设计
01-05
内容概要：本文系统介绍了多尺度卷积注意力（MSCA）机制及其在YOLOv8中的集成方法，旨在提升小目标检测性能。文章首先解析MSCA的设计原理，包括多分支深度卷积、注意力加权融合和模块化结构，随后详述其在YOLOv8中的代码实现、配置方式及训练推理流程，并提出多项科研实验方向，如消融实验、模块位置优化与可视化分析，帮助研究者验证MSCA的有效性。最后提供常见问题避坑指南和论文创新思路，涵盖数据增强、训练调参与轻量化改进，形成完整的技术闭环。; 使用场景及目标：① 探索MSCA在YOLOv8中提升小目标检测精度的技术路径；② 开展模块替换类科研实验，支持论文创新与成果可视化；③ 构建高性能小目标检测模型应用于行人识别、遥感图像分析等实际场景。; 阅读建议：此资源以科研为导向，强调从原理理解到代码实现再到实验设计的全流程实践，建议结合提供的代码链接动手复现实验，重点关注MSCA模块的插入位置、参数设置与结果对比分析，同时注意数据预处理与训练策略的优化，以获得可靠的研究结论。
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码
最新发布
01-05
（TSO）金枪鱼群算法优化路径规划Matlab代码内容概要：本文档主要介绍了一套基于Matlab实现的金枪鱼群算法（TSO）用于路径规划优化的技术方案，属于智能优化算法在路径规划领域的创新实践。该资源聚焦于利用TSO算法解决二维栅格地图中的路径规划问题，通过模拟金枪鱼群体觅食与迁徙行为，实现高效寻优，适用于复杂环境下的最优路径搜索。文中还提及相关智能算法对比示例，可用于性能评估与算法改进。此外，文档附带完整的Matlab代码及网盘资源链接，便于复现与扩展应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或无人机等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域的路径规划问题；②用于对比分析TSO与其他智能算法（如PSO、GA等）在路径优化中的性能差异；③支持科研复现、算法改进与工程化验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与参数设置，同时可参考文档中提及的其他智能算法对比案例，深入理解TSO算法的优势与适用边界。
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码
01-05
改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制和免疫算法思想，以提升搜索效率与全局寻优能力，避免陷入局部最优。文中还对比了PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等多种智能算法在相同场景下的路径规划效果，验证了所提算法在收敛速度、路径长度和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、机器人导航等相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划；②用于比较不同智能优化算法在路径规划任务中的性能差异；③为改进现有优化算法提供思路与代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，重点关注精英反向策略与免疫机制的融入方式，并可通过调整地图环境与参数设置进一步测试算法鲁棒性与适应性。
基于ContextGuidedBlock的YOLO26下采样重构：提升上下文感知能力的精准目标检测方法研究
01-05
内容概要：本文介绍了一项针对YOLO26目标检测模型的科研改进——引入源自语义分割领域的ContextGuidedBlock（CGB）作为新型下采样模块，以增强模型在复杂场景中的上下文感知能力。传统下采样仅关注局部特征，易忽略环境关联，而CGB通过双分支结构（局部特征提取与全局上下文捕捉）融合细节与场景信息，显著提升了对相似目标在不同语境下的辨别力和小目标检测精度。文章详细解析了CGB的工作原理，提供了完整的代码实现、集成步骤及训练验证流程，并展示了在COCO数据集上的性能提升（mAP@50-95从0.51提升至0.56）。此外，还提出了消融实验、跨任务迁移和理论可视化等科研拓展方向。; 使用场景及目标：①提升YOLO系列模型在复杂场景下的检测精度；②开展以“上下文感知”为核心的学术研究并发表高水平论文；③探索注意力机制与上下采样结构的设计优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与文档，动手实践模块替换与训练全过程，重点关注注意力机制的设计与特征融合效果，同时通过可视化手段深入理解上下文引导机制的作用机理。
基于多变量长短期记忆网络与多因子量化选股模型的A股股票价格预测系统_整合开盘价最高价最低价收盘价成交金额等历史价格序列与资产收益率换手率流通股数市盈率市净率等外围经济学指标作为输入.zip
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机器学习：现状、应用与未来趋势探析
机器学习作为人工智能的核心领域，当前的研究现状与发展趋势备受关注。...机器学习的研究现状与发展趋势紧密相连，既包含着前沿技术的探索，也涉及到对人类学习本质的深入洞察，它将持续塑造未来的科技格局。
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