学习方法总结

最新推荐文章于 2022-06-09 15:58:17 发布

原创最新推荐文章于 2022-06-09 15:58:17 发布 · 394 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

经验总结：

1.过于自闭，闭门造车，不换脑思维

2.无恒心

3.并行性不够，大脑没有利用好，单核顺序执行思维极重

4.时间安排表不够合理

5.不够果断，没有魄力

6.不重视思维，过分重视动手能力，理论知识匮乏

7.经验少，单核处理能力不强

8.时间观念极差，做事拖泥带水，不够干脆

9.知识面极窄

10.过分注重自创，效率极度低下

11.兴趣单调

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

moon_cat

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

深度学习数据增强方法总结

weixin_39928773的博客

05-06

3454

前言在计算机视觉领域中，为了提高深度神经网络模型的泛化性能，更好地适应的环境和工况，在模型的训练过程中常常会用到数据增强算法。这篇博客将总结分享现有的一些数据增强方法。增强方法适用领域 Flip 分类、检测、分割 Rotation 分类、分割 Resize 分类、检测、分割 Croping 分类、检测、分割 Noise 分类、检测、分割 Color dis...

监督学习方法与无监督学习方法总结

daisyxyr的博客

07-10

4505

（一）监督学习 10种监督学习方法特点的概括汇总如下表：（二）无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA）、概率潜在语义分析（PLSA）、马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）、潜在狄利克雷分配（LDA）、PageRank算法还有另外三种常用的统计机器学习方法，即非负矩阵分解（NMF）、变分推理、幂法这些方法常用于无监督学习的聚类、降维、话题分析以及图分析矩阵分解基于不同假设：SVD基于正交假设，即分

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

编程语言学习方法总结

CHK的博客

11-14

1万+

编程语言学习方法总结在学习编程语言的过程中，我走了许多弯路，也踩了许多坑。以下是我在学习了几门编程语言后总结出的一些学习方法：一、规划在学习一门编程语言时，需要先规划好学习时间。对于总体的学习时间，以及每天的学习时间和每天学习的内容，都要有明确的规划。并且每天都要认真执行自己的规划，不要找任何不合理的借口逃避。二、笔记在学习编程时，记笔记相当重要。记笔记不...

前端学习方法总结

JaneChelle

11-22

4852

今天我写的这篇文章，是我自己对学习方法的一些简单看法和思考，大家可以了解一下。其实每个人都是不同的个体，人家的方法论不一定适合于你。有些人喜欢看书学习，有些人喜欢看视频学习，也有些人前两者都不喜欢，觉得搜索一些资料学习更快，当然还有其他很多方法。我们其实不能单纯的评判哪种方式学习效果最好，应该是适合自己的才是最好的。关于看书看书这个话题。我买的前端相关的书并不多，迄今为止也没有一本看完的...

李航统计学习方法总结与整理

热门推荐

菜鸟营

03-26

1万+

感知机（perception）：二类分类的线性模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1，-1。对应于输入空间中将样本实例分成正负两类的分离超平面，属于判别模型。其损失函数为：所有误分类点到分类超平面的距离总和。目的为最小化这个距离总和。其中，为误分类点到分离超平面距离...

统计学习方法-学习总结

why的博客

08-31

4163

统计学习方法-李航；监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习。感知器，k近邻，kNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑回归，最大熵模型，支持向量机，SVM，提升方法，Adaboost，提升树，EM算法，隐马尔科夫模型，HMM，条件随机场，CRF。

监督学习方法特点总结

Rocket,Qian的博客

08-20

1921

监督学习方法特点概括总结方法适用问题模型特点模型类型学习策略损失函数学习算法感知机二分类分离超平面判别模型极小化误分点到超平面距离误分点到超平面距离随机梯度下降 k近邻法多分类、回归特征空间、样本点判别模型 — — — 朴素贝叶斯多分类特征与类别的联合概率分布，条件独立假设生成模型极大似然估计、最大后验概率估计对数似然损失概率计算公式、EM算法决策树多分类、回归分类树、回归树判别模型正则化的极大似然估计对数似然损失特征选

集成学习-详细总结

一只星期八

05-09

3490

一. 集成学习的概念与主要类型 1.1 集成学习的概念与意义 1.2 主要类型与差别二. 简单的集成方法三. Boosting 四. Bagging 五. Stacking 六. Random Forest 七. GBDT

总结：图像识别的机器学习方法

qq_40086702的博客

12-13

2844

图像识别的机器学习方法：一般流程： 1）特征提取 2）特征分类线性分类器： Softmax/Logistic Regression 线性分类器=模板匹配图像特征描述：全局特征：直方图, 模板局部特征：HOG, SIFT, SC, LBP ...

Java学习总结

FILWYGIRL的博客

06-09

1762

学期总结

神经网络与深度学习python源码无监督学习方法总结

04-20

### 神经网络与深度学习中的Python源码无监督学习方法总结 #### 神经网络概述神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它通过大量的连接节点（称为神经元）来处理信息。神经网络可以分为输入层、隐藏层和...

英语学习方法总结学生学习总结大全.doc

11-01

【英语学习方法总结】在英语学习的过程中，方法的选择至关重要，尤其对于长期的学习项目，提前规划和选择高效的方法能显著提高学习效果。传统的英语学习方法，如背单词、听写、背诵课文，虽然在一定程度上有助于...

英语学习方法总结同学学习总结大全.docx

10-07

英语学习方法总结在当今日益全球化的世界中，英语已成为国际交流的通用语言，掌握英语意味着拥有更多的机会。然而，对于许多学习者来说，如何高效地学习英语是一个长期的挑战。本文综合了多种英语学习方法，并提炼...

数学学习方法_数学学习方法总结_学习数学的好方法-总结.docx

10-08

### 数学学习方法详解 #### 一、抓住课堂学习的重要性数学的学习不能依赖于考前的突击复习，而应该注重日常的学习积累。课堂是获取新知识最直接有效的途径，因此，上课时必须全神贯注地听讲，积极思考教师所讲的...

2022年高效的初二学习方法总结-学习总结[扫描版].pdf

11-26

初二学习方法总结随着中学学习阶段的深入，初二学生面临着更为复杂和深入的知识挑战。在这个被称为“重要的过渡时期”，课程节奏的加快、考试难度和内容的增多对学生们提出了更高的要求。因此，寻找并总结出一套...

medici.zip

12-19

medici.zip

STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动

12-19

STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要：本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源，聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机（PMSM）无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法，旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员，重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问题。; 适合人群：具备一定嵌入式开发基础，熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员，尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标：①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现；②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制；③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程；④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持；阅读建议：建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证，重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑，建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。

自定义button样式，round-corners按钮

12-19

下载前必看：https://pan.quark.cn/s/cbeecb3ae425 GSCaptchaButton 功能倒计时自动禁用/启用按钮自定义文字使用方法无论是自定义控件还是 xib，将继承自 UIButton 改为 GSCaptchaButton 开始倒计时手动结束判断是否处于倒计时状态要求 Master iOS 8.0+ Xcode 10 (Swift 4.2 - 5.0) 安装 CocoaPods: 在中增加: 手动将文件拖入你的项目

电气设备故障检测.zip