《从零开始的Unity魔法学堂》

本文通过比喻探讨编程入门,解释了程序、游戏引擎和面向对象的概念,以降低学习难度,帮助理解数据处理、模块化和代码复用原理。
制作这套教程的初衷,是想以一种有趣而独特的形式(或者说一套以比喻构成的外壳),来代替常规编程学习中令新手们困惑的专业概念和名词,以达到降低学习难度、提高学习兴趣的目的。
很高兴课程得到了很多朋友的肯定和支持,但在制作、发布的过程中,也有一些小伙伴表示,这套以魔法概念构成的比喻,反而给自己的学习带来了一些困扰(这样的困扰主要集中在有一些基础的小伙伴身上),如果你在学习过程中也产生了这样的困惑,非常抱歉,我很希望可以帮助大家,你可以加入课程的交流群中随时提问,我会一一解答你的困惑。
出于提高学习效率的目的(这也是课程制作的初衷),我在课程进度过半时,补充了这篇序言,这篇文章不会涉及任何魔法比喻,而是以通俗的语言和例子,讲解编程的基本思想,乃至Unity开发的一些思想,希望能消除理解障碍,帮助你更好地接受课程的概念,再次对产生困惑的朋友们表示歉意。
程序是什么?
程序是对数据进行加工处理的一组操作,计算机专业的同学可能更熟悉这种表述:程序 = 算法 + 数据结构,很凝练,但可能不太好懂。
就拿计算器软
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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