最近的学习方向

最新推荐文章于 2024-06-03 21:10:38 发布
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#Rails #Linux #编程 #C #C++

博主制定了近期学习计划，包括对tcp/ip协议的理解、C编程实践、Rails框架的运用，以及Linux相关知识的学习。

简单做一下最近的学习计划

tcp/ip协议的理解、c编程、rails的实践、linux。

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
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.........
机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
嵌入式入门学习方向
qq_58662768的博客
05-23 1830
电子烟（不多说，这行业技术门槛低，前途堪忧）、充电宝（要求会PD协议，上限太低）、简单消费品（如体重秤等）、简单消费品带无线通信（如蓝牙、4G、WIFI、LORA等）、简单医疗产品（指的是做医疗产品的小公司，其实没什么实力，之所以打医疗的名头出来无非在复杂的消费品上做不过人家，就以产品准确为噱头，真不一定测出来准）、大型医疗公司（后面排名我觉得不分前后，看个人爱好）、大型工控公司、大型高级消费产品公司（如无人机、运动相机、仿apple watch手表之类的产品）、大型电源公司、大型车企。
机器学习应用方向
湾区人工智能
09-18 1710
第1课 数学基础 知识点1：必要的微积分、概率统计基础 知识点2：必要的矩阵、凸优化基础 第2课 随机森林及其应用 知识点1：决策树 随机森林、GBDT、模型评估、ROC、机器学习的流程 实战项目：利用随机森林进行Kinect手势判断 第3课 特征工程与模型调优 知识点1：数据获取、数据清洗、特征抽取、特征选择与融合、模型调参 第4课 推荐系统与案例 知识点1：基于内容的推荐，协同过滤...
强化学习的发展方向？强化学习的技术发展方向？
wq6qeg88的博客
03-26 1676
未来，深度强化学习仍然是一个重要的技术发展方向，研究人员将致力于改进深度神经网络结构、训练算法和模型优化方法，以提高系统的性能和稳定性。未来，研究人员将致力于探讨强化学习在社会和伦理层面的影响，提出相应的政策建议和规范措施，以确保其在实际应用中的合理性和公正性。未来，研究人员需要密切关注这些方向的发展趋势，不断提高强化学习算法的性能和可靠性，推动其在各个领域的广泛应用。因此，提高强化学习算法的可解释性将成为未来的研究重点，以确保其在实际应用中的可靠性和安全性。：强化学习在自动驾驶领域具有广阔的应用前景。
C/C++学习路线总结与分享
dvlinker的技术专栏
10-07 11万+
C/C++学习路线总结与分享
深度学习的研究方向和发展趋势
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
07-07 3万+
一. 人工智能应用领域1. 计算机视觉    生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别；    图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR；    视频分析：安防监控、智慧城市；2. 自然语言处理    语音识别（Siri、Cortana、讯飞）、文本数据挖掘、文本翻译；3. 数据挖掘    消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）；4. 游戏    角
联邦学习综述：挑战、方法和未来方向
cherreggy的博客
12-21 4620
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。 ...
推荐10个堪称神器的学习网站
热门推荐
沉默王二
02-25 48万+
每天都会收到很多读者的私信，问我：“二哥，有什么推荐的学习网站吗？最近很浮躁，手头的一些网站都看烦了，想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦，梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司，只有我辞退老板的份，没有老板辞退我这一说，但是还是被吓得 4 点多都起来了。（主要是因为我掌握着公司所有的核心源码，哈哈哈） 既然 4 点多起来，就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站，推...
机器学习的热门领域及应用趋势
qlkaicx的博客
06-03 2251
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，利用多层神经网络来学习数据的特征表示。自从2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成果以来，深度学习成为了机器学习领域的核心技术。迁移学习（Transfer Learning）是指将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中，以提高学习效率和模型性能。随着深度学习的发展，迁移学习成为解决数据不足问题的有效方法。强化学习。
最近接触的研究方向-机器学习
08-09
NULL 博文链接：https://flyqantas.iteye.com/blog/2192757
Unity 【Content Size Fitter】- 聊天气泡自动适配Text文本框大小
当代野生程序猿
02-25 6761
通常在展示人物对话的时候文本的长度是不定的，因此会需要动态的调整对话内容文本框的背景图片的大小，这里以如下这种气泡框的对话为例： 实现该需求涉及到的内容包括Content Size Fitter组件的使用、2D Sprite工具包的使用。 Content Size Fitter组件用于Text文本框，如图所示，我们将Horzontal Fit设为Preferred Size，当我们调整Text文本框中的内容时，其大小会自动进行调整。 注意Rect Transform中Pivot轴心点的设置
新唐NUC972 Linux（一）：USB烧写linux出厂镜像
小破孩的博客
02-20 3813
USB烧写出厂镜像 文章目录USB烧写出厂镜像前言一、硬件连接二、安装驱动三、烧写linux程序四、运行程序 前言 今天开始进军linux，学了那么久单片机，也摸得七七八八，至少点个灯还是会的。本人之所以买酷客的linux开发板主要是便宜，资料也算齐全，虽然没有原子那么好，不过也够了，找那么多借口，其实就是qiong。今天先从USB烧录官方提供的linux相关程序到芯片开始吧。 一、硬件连接 1、连接电源线 2、RS232转USB，需要安装CH340驱动，用于在电脑串口超级终端中查看调试信息。 3、U
WeChall CTF Writeup（一）
weixin_43211186的博客
02-25 1836
以下题目标题组成： [Score] [Title] [Author] 文章目录0x01 1 Training: Get Sourced by Gizmore0x02 1 Training: Stegano I by Gizmore0x03 1 Training: Crypto - Caesar I by Gizmore0x04 1 Training: WWW-Robots by Gizmore0x05 1 Training: ASCII by Gizmore 0x01 1 Training: Get Sou
C语言每日一练——第126天：佩奇借书问题
Edison's 小宇宙
02-25 2万+
史上最强借书方案问题讲解（代码详解+思路分析+动图演示+特性总结）
CS5261与CS5265功能应用|CS5261替代RTD2171|CS5265替代RTD2172
qq1659747718的博客
02-25 1582
CS5261可以完全替代兼容停产RTD2171,CS5265可以完全替代兼容RTD2172，芯片单价低，整体方案设计简单，整体BOM成本较RTD2171、RTD2172低。
Hello Kafka（八）——Confluent Kafka简介
天山老妖
02-24 9760
一、Confluent Kafka简介 1、Confluent Kafka简介 2014年，Kafka的创始人Jay Kreps、NahaNarkhede和饶军离开LinkedIn创立Confluent公司，专注于提供基于Kafka的企业级流处理解决方案，并发布了Confluent Kafka。Confluent Kafka分为开源版和企业版，企业版收费。 2、Confluent Kafka特性 Confluent Kafka开源版特性如下： （1）Confluent Kafka Connecto
基于System Verilog的同步FIFO实现(一)
qq_40268672的博客
02-22 3448
FIFO，全称First In First Out，它是数字电路设计中一个重要的基本单元，它分为同步FIFO和异步FIFO，所谓同步FIFO，是指读写都是在同一个时钟的驱动下进行的，而异步FIFO读写操作的时钟是分离的，本文主要讲述同步FIFO的实现。 如图，是同步FIFO的一个示意图，它由clk,rst,wr_en,rd_en,full,empty,rdata,wdata等信号构成，其中，full,empty用于指示fifo的状态(空或满)，wr_en,rd_en分别为写使能和读使能信号，在FIFO的设
【钉钉-场景化能力包】CRM系统促进广告平台高效获客
钉钉开发者社区
02-24 2098
服务型企业，公司内部往往存在获客成本高，投资回报率下降，营销难操作，跟进不及时，客户流失严重等问题，这些问题的存在直接关乎到客户体验感及企业的发展，这就需要一套基于CDP客户数据平台与CRM解决方案，可对接主流广告投放平台，完成客户全生命周期的跟进和管理。
机器学习方向
最新发布
09-24
机器学习方向丰富多样，在不同发展阶段和应用场景下呈现出不同的研究重点。 从发展历程来看，在20世纪70年代中叶到80年代中叶的复兴时期，研究方向从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同学习策略和方法，还将学习系统与各种应用结合。这一阶段自动知识获取成为机器学习应用的研究目标，示例归纳学习系统成为研究主流。代表性工作包括Mostow的指导式学习、Lenat的数学概念发现程序、Langley的BACON程序及其改进程序 [^1]。 从算法层面而言，有十大基本的机器学习算法，分别是线性回归算法、支持向量机算法（Support Vector Machine, SVM）、最近邻居/k - 近邻算法（K - Nearest Neighbors, KNN）、逻辑回归算法、决策树算法、k - 平均算法、随机森林算法、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法 [^2]。 从新兴研究领域来说，图机器学习是一个重要方向。信号处理、神经科学和物理学领域的旧思想为图机器学习注入了新活力，图信号处理重新点燃了对图机器学习的兴趣，并为该领域提供了第一套分析工具，如广义傅里叶变换和图卷积。表征理论等经典信号处理和物理学中的基本技术在2021年取得了重要进展且仍具潜力 [^4]。 另外，国际期刊International Journal of Complexity in Applied Science and Technology收录进化计算、机器学习和大数据方面的论文，一定程度上反映出进化计算也是机器学习的一个研究方向 [^3]。 ```python # 这里简单示例一个线性回归算法的代码框架 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 示例数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测 new_X = np.array([[6]]) prediction = model.predict(new_X) print("预测结果:", prediction) ```
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