学习、学习、再学习

最新推荐文章于 2025-11-23 21:36:02 发布
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本文提供了一个关于Spring框架的详细教程链接，适合希望深入了解并掌握Spring框架的开发者。

Spring教程 : http://www.jactiongroup.net/reference/html/index.html

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机器学习大作业-预测天气.zip
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在这个“机器学习大作业-预测天气.zip”压缩包中，我们可以推测这是一项关于利用机器学习技术预测天气的项目。这个项目可能包含了一系列的文件，如数据集、代码、报告等，用于展示如何运用机器学习算法对天气进行...
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深度学习的数学 (涌泉良幸, 涌泉井美)-20230323入门必看书籍，高清的，有需要的深度学习初学者自行下载！！强烈推荐
03-23
《深度学习的数学》是由涌泉良幸和涌泉井美共同编著的一本深度学习领域的入门书籍，针对想要深入理解深度学习基础的初学者。这本书以清晰的逻辑和高清的排版，提供了丰富的数学知识，帮助读者建立起扎实的理论基础。...
深度学习环境搭建
m0_62497785的博客
07-09 2186
本文简要介绍深度学习环境的配置
学习MySQL的心得体会
prdd1的博客
06-15 2613
在未来的学习和工作中，我将继续深入学习MySQL的高级特性和新技术，不断提高自己的技术水平和竞争力。在未来的学习和工作中，我将继续深入学习MySQL的高级特性和新技术，不断提高自己的技术水平和竞争力。MySQL，作为开源数据库管理系统中的佼佼者，因其强大的功能、稳定的性能和广泛的应用场景，成为了我学习数据库的首选。这些深入的理解不仅让我更加熟悉MySQL的使用技巧，还让我对数据库系统的设计和优化有了更深刻的认识。通过实践，我不仅加深了对MySQL的理解和掌握，还提高了自己的编程能力和解决问题的能力。
机器学习概述
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04-15 9561
机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。简而言之，机器学习是一种从数据中学习规律和模式的方法，通过数据来预测、分类或者决策。
深度学习环境配置
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07-12 1910
1.2、查看电脑适合的CUDA版本：桌面鼠标右键，打开NVIDIA控制面板，选择打开系统信息，点击组件，查询电脑支持的CUDA的最高版本（或者也可以选择：win+r – cmd – nvidia-smi查看版本）。1.1、下载需要运行的代码，明确需要配置的环境条件（一般在requirement.txt文件中，或者README.md文件中）；找到需要下载的版本，复制与前面安装的CUDA一致的版本的代码，直接在虚拟环境的命令行窗口中粘贴，并点击回车。查看环境中已经安装的库：pip list。
机器学习（吴恩达）
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05-08 3998
2.降维算法：在保证数据所具有的代表性特性或者分布的情况下，将高维数据转化为低维数据的过程，主要用于数据压缩和数据的可视化。尽管学习率是固定的，成本函数也可以到达最小值，因为进行梯度下降时，导数变小，会使更新的每一步大小变小。越接近成本函数的最小值，下降的步伐会越小。监督学习：1.回归算法：预测一个正确的数字从可能出现的无限个输出结果中ps：输出结果在无限的输出集。当w的值恰好对应成本函数的某个局部最小值，学习率为0时，导数也是0，所以w不会变。w的选取对f（x）函数的影响以及对应的成本函数的影响。
深度学习入门
西街暖阳的博客
08-06 5107
一、深度学习基本概念：https://baike.baidu.com/item/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/3729729?fr=aladdin（百度学术） https://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html（机器学习等概念） https://blog.csdn.net/qq_39297053/article/details/109234498（历史发展过程） https://zhuanlan.zhihu
迁移学习概述
Gpengyuyan的博客
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迁移学习的基本思想是，假设一个任务（源任务）中学到的特征表示或模型参数对另一个任务（目标任务）有用，那么我们就可以将源任务上学到的知识迁移到目标任务上。不同的是，多任务学习通常是在源任务和目标任务是一起训练的，而不是将源任务学到的知识迁移到目标任务中。迁移学习的关键是利用源任务和目标任务之间的相似性，把源任务中学到的知识迁移到目标任务中，从而提高目标任务的学习效率和准确性。：选择合适的源任务和目标任务是迁移学习中一个挑战性的问题，因为源任务和目标任务之间的相似性决定了迁移的有效性。
整理学习之多任务学习
你好
04-17 8632
主要基于浅谈多任务学习一文梳理学习了一遍多任务学习的内容
什么是深度学习？
郭建鹏的博客
03-15 9943
深度学习没有标准定义，但总的来说，深度学习是机器学习（ML）的一种，主要可以看作是人工神经网络（ANNs）的高级模型。这些技术被用作实现人工智能 (AI) 的工具
Linux学习（完整）
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打开终端 Ctrl+Alt+t #调整屏幕 一、设置–显示–分辨率（按Alt拖） 或 sudo apt-get update 第一步：sudo apt-get install open-vm-tools 第二步：sudo apt-get install open-vm* 第三步：shutdown -r now（这个好，直接终端输入就行） 二、 Ctrl+Shift+（+）终端放大 Ctrl+（-）终端缩小 ...
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04-25
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？...
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### Tianlesoftware Oracle 学习手册（v1.0）中的关键知识点 #### 1. ORACLE基础知识 ##### 1.1 OLAP与OLTP介绍 **1.1.1 什么是OLTP** OLTP（Online Transaction Processing，在线事务处理）是一种主要针对企业...
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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
.NET 10正式发布：三年LTS加持，性能与AI开发双重革命
二十多岁的你迷茫又着急，想要车子，想要房子，想要享受旅行，你那么浮躁，拿什么看透人生！
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摘要：微软.NET 10作为长期支持版本（2025-2028），带来突破性升级。性能方面实现JIT编译提速37.5%、GC暂停缩减52%、服务端冷启动加速43.75%。语言层面，C#14新增字段属性、扩展属性等简化语法，F#10优化并发编程。框架革新包括Blazor的状态持久化和WASM性能提升，MAUI的XAML热重载和控件增强。开发者可通过简单3步快速创建项目体验新特性。该版本建议企业优先迁移，未来将深化AI集成与跨平台能力，是.NET生态的重要里程碑。
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型.pdf
11-27
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕多智能体网络中的事件触发一致性控制展开，重点研究如何通过分布式事件驱动控制策略实现多智能体系统在有限时间内达成共识，并提供了基于Matlab的代码实现。文档还涵盖了无人机路径规划、多目标跟踪、图像处理、故障诊断、优化算法等多个科研方向的技术实现与仿真案例，展示了事件触发机制在多智能体协同控制中的高效性与节能优势。核心技术包括分布式控制算法设计、事件触发条件设定、系统收敛性分析及仿真验证。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机背景的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程师，熟悉Matlab编程与基本控制系统建模者更佳。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在资源受限条件下的协同控制问题；②掌握事件触发机制相较于传统周期采样控制的优势；③实现多无人机、机器人等系统的高效协同与节能通信；④为分布式控制算法的仿真与验证提供可复用的代码框架。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统稳定性证明部分，可进一步拓展至其他分布式优化与协同控制应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
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