从这里开始 留下一点自己的学习足迹

最新推荐文章于 2025-08-27 11:09:28 发布
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本文分享了作者在学习过程中的感悟，强调通过写作来记录学习经历和个人成长的重要性，并表达了向行业专家学习的愿望。

学着高手写点东西，记录下自己学习的足迹，和大家分享看到和学到的好的东西。

其实写东西也是一个提高自己的一个好办法，向大牛们学习！

charlieTu
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23、数字足迹数据分析：降维与聚类方法解析
plant的博客
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本文详细解析了数字足迹数据分析中的降维与聚类方法。首先介绍了数据预处理的重要性，包括去除低价值数据以提升分析效率。接着重点探讨了降维技术奇异值分解（SVD）和聚类方法潜在狄利克雷分配（LDA）的原理、操作步骤及比较。通过实例解释了如何选择保留的奇异向量数量和聚类数量，以及如何提高结果的可解释性。最后，文章结合应用场景提出了选择合适方法的建议，并讨论了计算资源的考量。这篇博客为读者提供了系统的方法论指导，帮助更好地挖掘数字足迹数据中的隐藏模式。
22、数字足迹在心理测量学中的应用与挑战
plant的博客
08-29 19
本文探讨了数字足迹在心理测量学中的应用与挑战。数字足迹的广泛存在为测量个体的心理特征提供了新的方式，但也带来了隐私保护、身份识别和偏差控制等方面的风险。文章分析了数字足迹评估中的信息披露问题、身份匿名挑战以及潜在的测量偏差，并提出了相应的管理策略。此外，文章还介绍了如何利用数字足迹构建心理测量工具，包括数据收集、准备、行为模式探索以及预测模型的构建。通过合理运用降维技术和预测模型，研究者可以在保护隐私的前提下，更准确地测量和预测个体的心理特征和行为。
Python深度学习：从入门到精通
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亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
Rust 语言从入门到实战 唐刚 学习笔记11
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11-26 1150
基础篇 (11讲)注：大量代码来自 Tour of Rust’s Standard Library Traits，加了必要的注解和分析。Default trait 的定义及对 Default trait 的实现和使用。 其他一些地方也用到了 Default，如 Option 的 unwrap_or_default()，在类型参数上调用 default() 函数。 若是 struct，还可用部分更新语法，这时其实是 Default 在发挥作用。 Rust 标准库实际提供了标注，就是 #
如何从零到一地开始机器学习？
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04-18 774
作者介绍：张戎，腾讯机器学习研究员，毕业于新加坡国立大学数学专业，获博士学位。目前致力于研究人工智能在推荐系统，业务安全系统，智能运维系统上的使用。如：织云Monitor...
如何从0到1开始机器学习？
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04-19 1420
来源 | 腾讯织云（公众号ID：TencentCOC）作者 | 张戎导语：作为一个数学系出身，半路出家开始搞机器学习的人，在学习机器学习的过程中自然踩了无数的坑，也走过很...
回顾我的2016-不过是为了留下足迹
青松之竹_Java博客
01-10 855
回顾自己的2016
20、职场中的人格与诚信评估及数字足迹应用
plant的博客
08-27 21
本文探讨了职场中人格与诚信评估的重要性，以及数字足迹在心理测量中的应用与挑战。文章首先分析了人格障碍及其对职场表现的影响，并介绍了功能失调倾向和黑暗三角人格特质的评估方法。随后，文章讨论了职场诚信评估工具如乔托测试和OBPI诚信量表的应用与局限性。最后，文章详细阐述了数字足迹的心理测量潜力，包括其类型、优势、挑战及未来发展趋势，并提出了相关应用场景和伦理法律问题。
数学系出身，如何从零到一地开始机器学习
weixin_34362790的博客
08-16 385
本文由 张戎 发表于 腾讯织云公众号 前言 导语：作为一个数学系出身，半路出家开始搞机器学习的人，在学习机器学习的过程中自然踩了无数的坑，也走过很多本不该走的弯路。于是很想总结一份如何入门机器学习的资料，也算是为后来人做一点点微小的贡献。 在 2016 年 3 月，随着 AlphaGo 打败了李世乭，人工智能开始大规模的进入人们的视野。不仅是互联网的工程师们很关注人工智能的发展，就连外面的...
《ARM Cortex-R 学习指南》-【第十四章】-为 Cortex-R 处理器编写代码
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你可以针对功耗、速度、代码密度或内存占用来优化代码。许多 GNU GCC 和 ARM 编译器功能利用 Cortex-R 系列设计生成优化代码。
学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研
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论文主页3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文。
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