浅淡自学方法

基于CNN的表情识别(FER)pytorch实现 Report for FER Jian Tang Abstract 我们使用卷积神经网络(CNN)实现了baby的面部表情识别(FER)。 数据上,我们获取了开源FER数据集FER2013[1],besides我们使用爬虫获取了baby相关的人脸图片,进行了手工分类标注以形成一个全新的baby FER数据集。 模型上,我们首先复现了Luan[2]的工作,即参考Kuo[3]在CVPR 2018上的工作并实现一个轻量的CNN网络,在FER2013上进行训练并得到了XXXX%的平均分类准确率(avg a 阅读详情
今天终于开了第二次技术会议,组长早就分配下来让,两三个人研究一个方向,我和另外二个小女生,加上我三个小女生一起研究Spring,刚开始的两周,由于我的自学方式有问题,刚开始看Spring的教程,简直太抽象了,就卡到看不懂的地方就进行不下去了,两周后的第一次会议时,让每个人都讲一下自己学习的内容,学习Hibernate的那两个组员先讲,他们每个人都能讲出点东西来,到跟我一起研究的那个小女生讲的时候,她也能讲出东西来,到我这了,我却一点儿也不知道该讲些什么,晚了,怎么办啊,急中生智,竟然让我想起了一句话“**讲的就是我的思想”,天啊,这么白痴果然不出我所料赢来哄堂大笑,PM大概是开玩笑的说“这句话说的比较精典”,唉,真是丢人!
    在那之后,我周末不休息来加班,发誓要学明白,也不能这么没方法的,我先后请教了我的Leader和另外一个组的Leader等等几个人,究竟怎么自学是效率最高的,他们告诉我的大概有几点:1、看一本书要带着问题去看;2、遇到不懂的问题先放下,读到后面的时候就能弄明白了;3、最好能对一本书读两遍或三遍,这样一些第一遍比较模糊的东西就能够清晰;4、动手做练习,在练习中理解理论的意义。
    知道了这几点,我依照去做,果然再之后的一周时间里有所成就,我在周日的时候就列了个一周的计划:周一看Spring的好处、为什么使用Spring及Spring的七个模块和基本概念;周二看Spring的细节,比如如何给Action做代理等等;周三以后的三天就专心研究Demo工程,由于Spring的应用太多,有六大应用,所以Demo里不可能把所有的应用都做在一起,所以我以Spring AOP这一比较重要的应用为例。在网上搜了一些应用,都觉得不是代码不够全面就是解释太少,后决定用一篇名为“Spring AOP实际应用一例”做Demo,但这个例子是写测试类来用拦截器的代理,我觉得应该把它改成对Action的代理,所以我继续研究给Action的代理。这篇文章我将在下篇文章里转载。遇到调不通和不明白的地方就问高人,经过不懈的努力,终于把Demo给跑通了,并明白了例子的含义,在今天的会议上我终于可以自信的说出自己的理解和想法,感觉真是爽呆了。
    在这里,也希望跟我一样不知道怎么自学的同志们能够引以为戒,达到最高的学习效率。
无刷电机FOC硬件电路设计 本文先对MIT无刷电机FOC硬件电路分析做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章软件程序在我另外一个博客【嵌入式–伺服电机】MIT无刷电机FOC驱动程序分析。 阅读详情

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潭溪Debby
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