正式开始学习java

通过三天的C++预科学习,作者对编程产生了浓厚的兴趣并意识到行业的挑战。IT行业并非外界所认为的难以接近,而是需要时间和经验积累的过程。文章分享了初次编写程序的感受及对IT行业的初步认识。

经过三天的c++预科学习,多多少少对这行有了更多的了解,同时也有些担忧,怕万一学不好怎么办,所以只有更努力。

这几天学习c++给我的感受是IT并不是很难,当然前提是自己能理解并且好好学 ,c++语言好多词汇是很生涩的,不是很好理解,但同时,我发现写程序真的挺有意思的,程序员并不想外界传说的那样“呆”,其实程序员有着自己的圈子,有着自己个人的精神境界。就好比开始写的if  循环,当我自己试了好几次写出来一个1到00的偶数和时,那种感觉是很奇妙的(虽然很简单。。。),外人却不懂得,以为你不过就是敲一些字母吗 ,有什么好兴奋的。

各行各位都不是那么好做的,不能看这个行业高薪就换来这行,这个行业是需要技术的,也是需要沉淀赞经验的。而这个过程,可能至少3年。

总而言之吧,学it 要持之以恒。

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,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和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)和任务目标,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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