mage教育学习计划及感想

最新推荐文章于 2025-08-23 16:18:09 发布
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#mage学习计划及感想

博主制定了详细的学习计划，目标是在明年4月完成课程学习，掌握50%的内容，特别是网络编程和Linux基础，同时对深度学习有一定了解并积累项目经验。计划每天投入3小时学习，希望能在4月前具备找数据类工作的能力。

mage教育学习计划及感想

学习目标

1.希望明年的4月份能基本学完课程，并能掌握50%的内容，掌握其中的网络编程那一块，Linux有所认知。
2.到时候可以找一份数据类的工作
3.对深度学习方面有一定的了解，并有所项目经验。

学习感想

看完了Linux的课程，发现很多语法，很多命令，有点生涩难懂，有一大部分是看了留点印象而已，希望以后有时间回头重新温习一下。

学习计划

希望能做到每天看3个小时的视频并有相应的时间操作。4月份前要有所感悟，并有一定的能力去找工作！！

在这里插入图片描述

Mage
10-24
Mage，这个标题所指的可能是一款名为“Mage”的字体，或者与魔法、游戏等相关，但根据提供的标签“字体”来看，我们主要聚焦于它作为一款字体的解释。Mage.ttf 文件是一个TrueType字体文件，它是Windows和Macintosh...
MAGE-开源
07-20
**MAGE 开源项目详解** MAGE 是一个开源软件项目，其主要功能是根据用户提供的数学方程式来生成和绘制图像。这个独特的工具利用“x”和“y”作为变量，通过用户定义的数学表达式，对图像的每一个像素进行颜色计算。...
【CVPR 2023】（MAGE）MAsked Generative Encoder To Unify Representation Learning and Image Synthesis
Drug discovery
12-17 1764
MAGE是生成任务和表示学习的统一框架。为了实现这种统一，我们首先使用预训练的VQGAN模型将输入图像量化为语义token。然后，我们使用从0.5到1不等的可变mask比率随机mask掉一些输入token(参见图3)，并应用编码器-解码器trabsformer架构来预测被mask的token。我们可以通过在编码器(MAGE-C)的输出上添加类似于SimCLR[9]的简单而有效的对比损失来进一步提高学习表征的可分性。下面，我们将详细描述我们的设计。
CVPR 2023 | 统一框架MAGE：表征学习超MAE，无监督图像生成超越Latent Diffusion
Paper weekly
03-09 3477
©作者 |机器之心编辑部来源|机器之心在一篇 CVPR 2023 论文中，来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架 MAGE，同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。事实上，在自然语言处理中，像 BERT [1] 这样的模型不仅能够生成高质量的文本，还能够提取文本中的特征...
37、物联网服务集成与A - MaGe方法解析
o9p0q1的博客
08-23 36
本博客围绕物联网服务集成与A-MaGe方法展开深入解析，探讨了物联网服务集成的现状及挑战，并介绍了A-MaGe方法如何通过预定义模板、语义注释过滤和自然语言处理等技术，自动减少设计空间，提高集成效率。博客还分析了A-MaGe方法的优势、实际应用场景以及未来发展趋势，展示了其在智能家居、智能农业和智能工业等领域的广泛应用前景。
大模型的表征学习方法简介
burstone的专栏
10-28 1685
比如，针对文本中的词、图像中的不同颜色、纹理或者卷积等，以及视频、声音等流式数据中的不同切片或者使用滤波器等处理后的各种特征进行学习，这样所有模态就可以向量化，进而feed到一个模型进行训练学习了。通过这些表征学习方法从不同维度（有无监督、自监督、基于图与掩码等）进行学习，大模型从而能够学习到更丰富、更鲁棒的特征表示，提高模型的性能和泛化能力。一般地，在大模型的训练过程中，都会加入对不同模态的表征学习，这样可以针对不同训练任务、不同模态进行向量化。
混凝土损伤检测的深度学习方法
weixin_44815633的博客
09-06 1691
混凝土损伤检测的深度学习方法
mage3D
GIS探索之路
10-10 645
mage3D 韩国人开发的一款3DGIS 平台, 曾用名Gaia3D(Gaia 大地女神)，现取名mago3D。 mago3D是下一代3D平台，可以将AEC（Architecture、Engineering、Construction）建筑、工程和建造领域的管理和可视化与传统的3D空间信息（3D GIS）相结合起来。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mnG3h8Su-1633780843516)(https://note.youdao.com/yws/res/16
Mage 开源项目使用教程
gitblog_00675的博客
08-16 828
Mage 开源项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 mage/ ├── README.md ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ ├── utils/ │ │ ├── helper.py │ │ └── logger.py │ └── modules/ │ ├── module1.py │ └─...
MAGE~
weixin_36887847的博客
08-03 134
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什么是 Mage
云满笔记
04-24 4746
go 安装 / 版本切换1. 什么是 Mage1.1. 什么是 gradle1.2. 什么是 Gitea1.3. 什么是 JRuby1.4. 什么是 packetbeat 1. 什么是 Mage Mage 是基于 golang 开发的, 类似 make/rake 的工具, 我们可以使用 golang 代码编写类似 make 的功能。 1.1. 什么是 gradle Gradle 是一个基于 Apache Ant 和 Apache Maven 概念的项目自动化构建开源工具。它使用一种基于 Groovy 的特定
法师：:mage:法师
02-04
"法师：:mage:法师" 这个标题可能是指一个以法师为主题的游戏或者游戏开发项目。在游戏开发中，"法师"通常代表拥有魔法能力的角色，可能是游戏中的职业或者类别的设定。在这个上下文中，我们可以推测这是一个以魔法...
DNS Mage-开源
07-04
DNS Mage 是一个用 java 编写的 dyndns.org 客户端。 支持多个 dyndns 帐户和主机、邮件报告、日志记录、系统托盘支持（仅在 Windows 和 KDE 下）、基于 XML 的数据库、多语言（仅法语和英语）等等......
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在本文件中提到的工具针对Tensorflow和Caffe这样的深度学习框架，提供了一种简便的图像数据自动标注方法。 Tensorflow是由Google开发的一个开源的深度学习框架，它提供了一整套机器学习解决方案，适用于各种研究和...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
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12-18
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