[34期] 失之桑榆,收之东隅

作者在兄弟连学习Linux课程期间,感受到了充实的学习氛围和老师们的耐心指导,表达了对教学团队的感激,并分享了个人成长与反思。尽管测试成绩不如预期,但与同学们共同学习的经历让他感到开心。
    来兄弟连三周了,今天刚刚结束了linux的课程,感觉时间过的好快,每天的生活都很充实,总有种时间不够的感觉,也悔恨曾经浪费了那么多的时间,如果大学的时候努力一点,如果以前少玩一会,如果.....。可是生活中没有这么多如果,来到了这里让我找到了许久前那种学习感觉,感谢兄弟连提供给我这样的机会。
李明老师你真的很温柔,嘿嘿!!!是真的。每当同学们问你问题的时候,你总是很有耐心的解答(无论是简单的,还是复杂的),每当下课的时候的,总有学员们围绕着你问问题,可能连出去休息和上厕所的时间都没。在linux领域你已经是大牛了,能不厌其烦的做到这些,我们都很~~~~~~~! 您懂得,嘿嘿
沫沫老师,相当帅的(据说兄弟连最帅的老师是李文凯老师,)哎呀不要多想,纯粹八卦一下。记得上次教室网络出现问题,你整整弄了一下午,很郁闷有木有。因为总用我机子测IP,还给我奖励了一个新的水晶头。泪奔!!!!
还有我们的张总,非常严厉,嗓音洪亮,说话让人很提神,老有魅力了,我们上的职业素质课。让我们明白怎样做人,怎样做一个合格的职业人,受益匪浅。还有生活给我们帮助的刘迎春老师张真老师。。。。
本来以为自己在这几周linux课程的学习中还是相当不错的,但是测试成绩下来不是很理想,心里难免会有些失落。同学们给面子让我当个组长,没起到带头作用,惭愧的很纳。不过能在这里认识到你们真的很开心(小牛牛,团长,健健,超营,礼军,健超....)。以后共勉励共进步。不能在梦里走了许多路,醒来还是在床头。
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这是一个misc题目豫‌章‌故‌郡,洪‌都新‌‌府‌。‌星分翼轸,‌地‌‌接‌衡‌庐。‌襟三江‌而‌‌带‌五‌湖,‌控‌蛮‌荆而‌‌引‌瓯‌越。物华‌天宝‌‌,‌龙‌光射‌牛‌斗‌之‌墟‌‌;‌人‌杰‌地灵‌,‌徐‌孺‌‌下‌陈‌蕃之‌榻‌。‌雄‌‌州‌雾‌列‌,‌俊采‌星‌驰‌‌。‌台‌隍枕夷‌夏之‌‌交‌,‌宾主尽东‌南‌之‌‌美‌。‌都督阎公‌之‌‌雅‌望‌,棨戟遥临‌‌;‌宇‌文新‌州之懿‌‌范‌,‌襜帷暂‌驻。十‌‌旬‌休‌假,胜‌友如云‌‌;‌千‌里逢迎,‌高‌朋‌‌满‌座。‌腾‌蛟起‌凤‌‌,‌孟‌学士之词‌宗‌;‌‌紫‌电‌青霜,王将‌‌军‌之‌武库。‌家‌君‌‌作‌宰‌,路出‌名区‌‌;‌童子‌何‌知,‌躬‌‌逢‌胜‌饯。‌  ‌‌ ‌时‌维九月‌,序属‌‌三‌秋‌。潦‌水尽而‌‌寒‌潭‌清,烟‌光‌凝‌‌而‌暮山‌紫‌。俨‌骖‌‌騑‌于‌上‌路,访风‌‌景‌于‌崇阿‌。临‌帝‌‌子‌之‌长洲‌,‌得天‌‌人‌之‌旧‌馆。层‌峦‌‌耸‌翠,‌上‌出重‌霄‌‌;‌飞‌阁流‌丹,‌下‌‌临‌无‌地。鹤汀凫‌渚‌‌,‌穷‌岛屿之萦‌回;‌‌桂‌殿‌兰宫‌,即‌冈‌‌峦‌之‌体‌势。 ‌ ‌‌ ‌ ‌披绣闼‌,‌俯雕‌‌甍‌,‌山原旷‌其盈视‌‌,‌川‌泽‌纡其骇瞩‌‌。‌闾‌阎扑地,钟‌‌鸣‌鼎‌食之家‌;舸‌‌舰‌弥‌津,青雀黄‌龙‌‌之‌舳‌。云销‌雨霁,‌‌彩‌彻‌区‌明‌。‌落霞‌与‌‌孤鹜齐飞,秋水共长天一色。渔舟唱晚,响穷彭蠡之滨,雁阵惊寒,声断衡阳之浦。   遥襟甫畅,逸兴遄飞。爽籁发而清风生,纤歌凝而白云遏。睢园绿竹,气凌彭泽之樽;邺水朱华,光照临川之笔。四美具,二难并。穷睇眄于中天,极娱游于暇日。天高地迥,觉宇宙之无穷;兴尽悲来,识盈虚之有数。望长安于日下,目吴会于云间。地势极而南溟深,天柱高而北辰远。关山难越,谁悲路之人;萍水相逢,尽是他乡之客。怀帝阍而不见,奉宣室以何年?   嗟乎!时运不齐,命途多舛。冯唐易老,李广难封。屈贾谊于长沙,非无圣主;窜梁鸿于海曲,岂乏明时?所赖君子见机,达人知命。老当益壮,宁移白首之心?穷且益坚,不坠青云之志。酌贪泉而觉爽,处涸辙以犹欢。北海虽赊,扶摇可接;东隅已逝,桑榆非晚。孟尝高洁,空余报国之情;阮籍猖狂,岂效穷途之哭!   勃,三尺微命,一介书生。无路请缨,等终军之弱冠;有怀投笔,慕宗悫之长风。舍簪笏于百龄,奉晨昏于万里。非谢家之宝树,接孟氏之芳邻。他日趋庭,叨陪鲤对;今兹捧袂,喜托龙门。杨意不逢,抚凌云而自惜;钟既遇,奏流水以何惭?   呜呼!胜地不常,盛筵难再;兰亭已矣,梓泽丘墟。临别赠言,幸承恩于伟饯;登高作赋,是所望于群公。敢竭鄙怀,恭疏短引;一言均赋,四韵俱成。请洒潘江,各倾陆海云尔:   滕王高阁临江渚,佩玉鸣鸾罢歌舞。   画栋朝飞南浦云,珠帘暮卷西山雨。   闲云潭影日悠悠,物换星移几度秋。   阁中帝子今何在?槛外长江空自流
10-24
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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