做儿童编程培训的初心和愿景

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今天难得有时间和亲戚喝个下午茶,亲戚问我什么时候可以给孩子们开始儿童编程培训。我感慨时间过得也真快,因为去年我们讨论这件事情的时候,他们孩子正好五年级,为不影响孩子小升初考试,我们决定等孩子小升初考试完的暑假再开始开展编程培训。由于个人忙碌的原因,一直没开展这项培训的准备工作。为激励自己,也为培养下一代IT人才,希望用自己十几年IT技术经验和所掌握的IT知识和资源培养下一代坚固的IT编程基础和系统的知识理念,希望让他们长大后有更多的机会和选择。

为鞭策自己早日实现这份初心和愿景,特记录下此番决心。希望路过的各位同行或前辈可以多多指点些儿童编程培训经验和建议,也希望同样想给孩子学习儿童编程的家长们一起参与共同探讨,一起进步。

后续本公众号【海南来成科技】会陆陆续续整理和发布儿童编程的相关培训资料,大家敬请期待。

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNDI4NDYwNg==&mid=2247484205&idx=1&sn=37bb7a96146a00f45f5501ed0151fc33&chksm=c1718a7cf606036aef3c4bf3af6b71a3f65c7a6375d408669bc87978852b6a4597a7acb61a28&token=1014857470&lang=zh_CN#rd

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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