新的学习

最新推荐文章于 2024-06-25 17:52:51 发布

原创最新推荐文章于 2024-06-25 17:52:51 发布 · 468 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#jdk

从这几天开始,开始学习新的东西.这个东西据据说还不错,但是我自己是不了解的,只是听说过而已,而现在我就要拿来用,拿来做东西, 不是做平常的校园项目,是做个真正的能用的项目.

使用的软件是apusic,apusic studio, jdk1.5或者1.6.

环境要先搭建啊......

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

rainivan

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

2022Java最新学习路线（初学者必看）

wshyb0314的博客

08-20

3560

2022全网最全最新超详细的学习路线，零基础入门学员必看~

新手学习opencv六：kmeans聚类

2010yhh

02-26

2420

新手学习opencv kmeans聚类学习opencv,kmeans聚类。将一张图像像素值聚类，然后结合mfc显示聚类后的图像,可以改变聚类类数和迭代次数。聚类可以往动态聚类，多层次聚类，加权聚类等方面深入研究。代码release下 vs2010 编译，opencv kmeans聚类演示源代码下载：

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度强化学习

m0_65532100的博客

04-03

1万+

文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据总结前言深度强化学习(DRL)已成为人工智能研究的热点之一。它已被广泛应用于端到端控制、机器人控制、推荐系统、自然语言对话系统等各个领域。本文对深度RL算法及其应用进行了分类，并将现有的DRL算法分为基于模型的方法、无模型的方法和先进RL方法进行介绍。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、无模型强化学习 DRL的发展仍处于起步阶段。学术研究集中在确定性和静态环境中，状...

贝叶斯学习

Drug discovery

12-14

2万+

目录贝叶斯学习贝叶斯学习的特点：朴素贝叶斯方法：贝叶斯学习贝叶斯学习就是基于贝叶斯理论（Bayesian Theory）的机器学习方法。贝叶斯法则也称为贝叶斯理论（Bayesian Theorem，或Bayesian Rule，或Bayesian Law），其核心就是贝叶斯公式：先验概率（Prior Probability）就是还没有训练数据之前，某个假设h（h∈H）的初始概率，记为P(h)。先验概率反映了一个背景知识，表示h是一个正确假设的可

机器学习心得

hxh的博客

10-27

9626

1. 机器学习的概念：解释1：机器学习是一门通过编程让计算机从数据中进行学习的学科。解释2：机器学习是一个研究领域，让计算机无须进行明确的编程就具备学习能力。解释2：一个计算机程序利用经验E来学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称之为机器学习。 2 . 我理解的过程：解决一个问题-> 发现规律-> 定义规律-> 完善规律-> 通过计算机语言(编程等) -> 让机器进行同样的思考和学习 ->并解决这个问题机器学习擅长处理对

Scratch 编程学习笔记

zxs865的博客

08-21

4653

scratch 学习笔记

新手学习计算机，做基础软件开发者

2puT

03-18

2万+

深入计算机，理清方向最近学校的学弟学妹们找我聊时，想让推荐下书单和练手项目，所以写下了这一篇文章。下面的介绍基本是我在大学期间的学习经历和写的项目，下面列举的书籍也都阅读过。起点翁凯老师的 C 语言视频、实验做完。实验楼的Linux操作，选择几个（工作室负责人负责选择好放进来），结合《鸟哥的 Linux 私房菜》去学习，此书一定要看完，实际动手敲击书内讲解的命令、试验操作。当做...

如何学习一个新的框架？

一直在努力的小渣渣

08-15

2717

最近搜集了一些关于“如何学习一个新框架？”的资料，进行整理，方便以后查看，也方便有需要的人。参考资料：学习开源框架的一些总结最近一直在学习drools的有关知识，drools对于我来说了解的还是比较少的，但是项目又比较紧急。身边也没有会的人，只能自己上。而且，drools的中文资料又比较的少，学习起来还是比较痛苦的。现在的话也算是入门了，所以，总结了一些经验，不论是中文资料多或者是少，技术简单...

深度学习面试题

weixin_42010722的博客

08-13

1万+

深度学习面试题1.深度学习常用算法，及相应应用场景有哪些2.什么数据集不合适做深度学习3.如何确定CNN卷积核通道数和卷积输出层的通道数4.什么是卷积5.什么是CNN的池化层（pool）6.CNN常用的几个模型7.CNN的特点以及优势8.卷积神经网络CNN中池化层作用9.常见的激活函数，激活函数有什么作用10.简述一下sigmoid函数11.CNN关键层有哪些12.什么是梯度爆炸13.梯度爆炸会引发什么问题14.如何确定是否出现梯度爆炸15.如何修复梯度爆炸问题重新设计网络模型使用 ReLU 激活函数使用长

引领AI新时代：深度学习与大模型的关键技术

热门推荐

屿小夏.的知识博客

06-25

3万+

在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）和深度学习技术已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机中的智能语音助手，到自动驾驶汽车的复杂决策系统，再到医疗影像的智能诊断，这些背后都离不开深度学习的强大支撑。然而，对于许多初学者和爱好者来说，深度学习似乎是一个高深莫测的领域，充满了复杂的算法和难以理解的公式。《深度学习与大模型基础》这本书正是为了打破这一壁垒，让更多的人能够轻松入门深度学习，掌握其核心技术和应用方法。

对偶学习

qq_37879432的博客

03-20

5693

考虑一个对偶翻译游戏，里面有两个玩家小明和爱丽丝，如下图所示。小明只能讲中文，爱丽丝只会讲英文，他们两个人一起希望能够提高英文到中文的翻译模型f和中文到英文的翻译模型g。给定一个英文的句子x，爱丽丝首先通过f把这个句子翻译成中文句子y1，然后把这个中文的句子发给小明。因为没有标注，所以小明不知道正确的翻译是什么，但是小明可以知道，这个中文的句子是不是语法正确、符不符合中文的语言模型，这些信息都能帮...

深度学习基础

向着光的那方

01-22

4389

目录 1. 深度学习基础 1.1 本质1——特征自动学习 1.3 本质3——深层网络结构 1.4 深度学习 vs. 神经网络 1.5 深度学习的本质 1.6 深度学习的训练方法 2. 自动编码器 2.1 自动编码器与特征提取 2.2 无监督的特征学习过程 2.3 深度学习的特征学习过程 2.4 自动编码机 3. 卷积神经网络 3.1 本质 3.2 卷积 3.3 池化 1. 深度学习基础 1.1 本质1——特征自动学习传统的机器学习方法: 良好的特征表达，对最终...

学习新天地.ppt

11-28

学习新天地.ppt

新学期新气象新目标小学主题班会PPT学习教案.pptx

10-05

新学期新气象新目标小学主题班会PPT学习教案.pptx

新技术学习总结.docx

11-28

新技术学习总结.docx

MPU9250九轴传感器数据融合：扩展卡尔曼滤波（EKF）算法解析与应用——以四元数、陀螺仪和加速度计为核心 · 四元数

08-13

MPU9250 九轴传感器的工作原理及其应用背景，重点讲解了如何利用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 进行数据融合。文中解释了选择四元数作为状态量、三轴陀螺仪的漂移作为控制量以及三轴加速度计和磁偏角作为观测量的原因。通过这种方式，在短时间尺度上优先信任陀螺仪提供的高精度角速度数据，而在长时间尺度上则依赖于加速度计提供的稳定姿态信息。此外，还提供了 Python 实现的简单 EKF 数据融合算法代码示例。适合人群：对传感器数据融合感兴趣的电子工程技术人员、自动化控制领域的研究人员、从事机器人导航系统开发的技术人员。使用场景及目标：适用于需要精确测量和稳定控制的场合，如无人机飞行控制系统、自动驾驶汽车的姿态感知模块、智能穿戴设备的动作捕捉单元等。目的是提高运动信息的准确性与稳定性。其他说明：本文不仅理论阐述详尽，而且附有实际代码示例，便于读者理解和实践。对于希望深入了解传感器数据融合技术并掌握其实现细节的专业人士而言，是一份非常有价值的参考资料。

S7-200与MCGS PLC控制抽水泵系统：梯形图程序、接线图及组态画面解析梯形图

08-13

No.201 S7-200与MCGS PLC在控制抽水泵系统中的应用。首先，文章讲解了梯形图程序作为控制逻辑的关键组成部分，展示了如何通过梯形图实现自动化控制，如当水位低于设定值时启动抽水泵电机。其次，文章阐述了IO分配与接线图原理图的重要性，通过合理的输入输出分配，确保系统的高效稳定运行。最后，文章介绍了MCGS PLC的组态画面，使操作人员能实时监控和管理系统，提供便捷的操作界面和故障排查工具。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC控制系统有一定了解的人群。使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200与MCGS PLC在抽水泵系统中的具体应用场合，帮助工程师和技术人员更好地设计、安装和维护此类系统。其他说明：文章不仅提供了理论知识，还附有具体的实例和图表，便于读者理解和实践。

威纶通触摸屏配方管理模板（含图库与宏程序详解）

08-13

内容概要：本文深入介绍了威纶通触摸屏配方管理模板的应用，涵盖从模板概览、文件构成到宏程序详解等多个方面。首先，模板包含完整的图库、原图和PS原文件，用户可以通过直接拖拽的方式快速设计触摸屏界面，或者对原文件进行个性化修改。其次，文中详细解释了宏程序的工作原理，以一个简单的照明控制系统为例，展示了如何利用宏程序实现灯光的开关控制。最后，文章强调了这套模板在实际应用中的灵活性和高效性，无论是简单控制还是复杂工艺流程，都能提供极大便利。适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是需要使用威纶通触摸屏进行项目开发的人员。使用场景及目标：适用于各类工业控制场景，旨在提高工作效率，简化触摸屏界面设计和配置过程，帮助用户更好地理解和应用宏程序。其他说明：本文不仅提供了理论指导，还通过具体实例进行了操作演示，确保读者能够在实践中掌握相关技能。

DC-Buck芯片TPS56637 4.5V-28V输入,6A