【小结】——学习方法

最新推荐文章于 2024-07-15 08:43:39 发布
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写项目的大忌就是什么都学完了再去做

写项目最好的方法就是遍学遍做

与朋友交往的大忌就是不尊重别人

与朋友交往做好的方法就互相帮助



代码也是一笔财富，保留着demo,提高优质代码，畅想懒惰生活。

思想也是一笔财富，把他们总结发到博客上。




景天晓志
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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
盼小辉丶的博客
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深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习(Few-shot Learning)
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小样本学习 (Few-shot Learning) 旨在解决在训练集中只有很少样本的情况下进行分类和推理的问题。在小样本学习中，我们希望通过利用已有的少量样本和先验知识来进行泛化，以便在面对新的、未见过的类别时能够做出准确的预测。这就要求模型能够从有限的训练样本中提取出有用的信息，并能够将这些信息应用到新类别的样本中去。在本节中，将介绍孪生、原型和关系网络的原理，并使用 PyTorch 实现孪生网络。
数据科学导论学习小结——其一
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数据科学导论学习小结——其一 这是笔者大学二年级必修科目《数据科学基础》个人向笔记整理的第一部分，包含前三个章节。本笔记内容基于清华大学出版社《数据科学导论-探索数据的奥秘》的相关知识。对于同样学习本门学科的读者可以此做参考方便您的学习；对于其他对本学科或相关邻域感兴趣的读者，也可以在对本篇的阅读中激发兴趣。 文章目录数据科学导论学习小结——其一第一章 绪论1.1 数据时代数据时代的三大支撑技术数据时代面临的挑战1.2 基本概念数据大数据数据科学1.3 数据科学项目涉及人员及其任务1.4 数据科学项目处理
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
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PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
周小结——23.2.6
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这周学习了两个最小生成树，两个最短路径，两个存图方法。最短路径——Floyd（只有五行的算法）快排、堆排序、hash、kmp。最小生成树——Kruskal。最短路径——Dijkstra。最小生成树——Prim。存图方法——链式前向星。存图方法——邻接矩阵。把写过题目复习一下。
AIGC实战——生成模型简介
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生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
PyTorch深度学习实战（46）——深度Q学习
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深度 Q 学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过深度神经网络逼近 Q 值函数，在解决大规模、连续状态空间问题方面具有优势，并在多个领域展示了强大的学习和决策能力。在本节中，介绍了深度 Q 学习的基本概念，并学习了如何使用 PyTorch 实现深度 Q 学习进行 CartPole 游戏。
PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch基础
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PyTorch 是广泛应用于机器学习领域中的强大开源框架，因其易用性和高效性备受青睐。在本节中，将介绍使用 PyTorch 构建神经网络的基础知识。首先了解 PyTorch 的核心数据类型——张量对象。然后，我们将深入研究用于张量对象的各种操作。PyTorch 提供了许多帮助构建神经网络的高级方法及组件，并提供了利用 GPU 更快地训练神经网络的张量对象。
因果推断中期学习小结
素质云笔记
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废话文学一下：入门学习因果推断三周，总算是入了个门来集结一下前十篇分别是：因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一）[1]因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potent...
Java中的缓冲流——学习小结
01-20
这里需要说明一点小知识，在对硬盘进行读写操作时，一个完整的文件的读写速率要远远高于同样大小的散文件的读写速率。这是因为散文件需要不断地访问、关闭硬盘，极大地浪费了时间，缓冲流也是同样原理。 缓冲流基于...
Java中的File类——学习小结
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获取File类有三种方式【构造方法】： File(String pathNmae); 根据对应的文件路径创建获取对应的File类对象，可以是文件，可以是文件夹。 File(String parent, String child); 根据对应的父目录...
setools-console-4.3.0-2.el8.tar.gz
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十万级人物关系图谱数据集：算法抽取加人工整理，支持多场景人物关系应用
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使用php采集淘宝产品数据，并上传到opencart 商城中
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soci-sqlite3-4.0.0-2.el8.tar.gz
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达梦数据库 exporter 采集器对接 prometheus+grafana 提供表盘
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