E-learning平台专题网站分享

最新推荐文章于 2025-11-02 02:18:02 发布
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本文分享了一个E-learning平台专题网站及Moodle平台的相关知识链接，帮助读者了解在线教育平台的功能和服务。
meta learning（李宏毅
linyuxi_loretta的博客
11-13 1272
meta 元meta learning： learn to learn 学习如何学习大部分的时候deep learning就是在调hyperparameter、调hyperparameter真的很烦，决定什么network的架构啊、决定learning rate啊等等、实际上没有什么好方法来调这些hyperparameter、今天业界最常拿来解决调hyperparameter的方法呢就是买很多张gpu了、
【视频去噪专题】RFCVD：Classic Video Denoising in a Machine Learning World ：Robust, Fast, and Controllable
PixelMind的博客
04-21 2356
视频去噪是视频处理过程中重要的步骤，本文创新性地提出了AI+传统相结合的视频去噪方案，用模型估计参数，传统算法实现去噪，在鲁棒性、快速性和可控制性方面均由优势
e-learning课件类型
wbkong的学习日志
10-29 692
根据教学内容和教学目标的不同，E-learning课件可分为电子书、课堂视频课件和电子课件三类。电子书课件： 几乎没有对教学内容进行任何的适合网络教学的教学设计，只是书本或教材内容的网络化； 通常应作为学员学习或课堂教学的学习资源和参考资料。当作自己正在自学一本书，并在线上、线下多与其他学员进行交流、讨论，以达到较好的学习效果。 课堂视频课件:
alsa-lib及alsa-utils成功移植（原…
weixin_30666753的博客
12-02 353
准备工作 alsa-lib版本：alsa-lib-1.0.23.tar.bz2 alsa-util版本：alsa-utils-1.0.23.tar.bz2 其他版本的alsa-lib和alsa-util不能保证正常工作 arm板子：s3c2416 板子上linux内核：2.6.xx pc虚拟机：arm-linux-gcc：4.4.6 首先在Ubuntu上交叉、编译...
成功：linux 上 QQ
cafecheng的专栏
09-24 3622
linux能上QQ了(原创，请注明作者cafe和出处，欢迎转载，但是别让tencent那帮人知道)请按以下操作(debian4.0)第一步：要安装wine.#apt-get install wine(他的官网说它不是模拟软件，只是个函数庫接口，but ,whatever.只要能用就行)第二步：最好能装上wine-doors这个有用。它有debian版#dpkg -i wine-doors_0.1-
500+AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code：当前AI趋势与项目方向解析...
gitblog_00213的博客
09-25 263
你是否正在寻找AI项目灵感却不知从何下手？面对海量资源感到无从筛选？本文将基于[Gitcode推荐项目精选 / 50 / 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code](https://gitcode.com/GitHub_Trending/50/500-AI-Machine-learnin...
论文 | 2017CIKM－Network Embedding专题论文分享
weixin_34234721的博客
12-20 527
导读： ACM CIKM 2017全称是The 26th ACM International Conference on Information and Knowledge Management，是国际计算机学会（ACM）主办的数据库、知识管理、信息检索领域的重要学术会议。 参会归来后，小编邀请了参会的同学与各位读者们第一时间分享了CIKM的参会感受。在...
dive-into-machine-learning团队建设：ML人才招聘与保留最佳实践
gitblog_01108的博客
10-15 554
机器学习（Machine Learning, ML）领域的竞争日益激烈，组建并保留一支高效的ML团队已成为企业成功的关键。本文结合[dive-into-machine-learning项目](https://link.gitcode.com/i/0c96dca01f3120e8319a88c48edc859f)的开源协作经验，从招聘策略、技能评估到团队文化建设，提供一套切实可行的ML人才管理方案，...
2025机器学习学习挑战：machine-learning-roadmap项目助你攻克
gitblog_00976的博客
11-02 651
你是否还在为机器学习的学习路径迷茫？面对海量知识点不知从何下手？2025年机器学习领域竞争愈发激烈，掌握系统化学习方法成为突破关键。本文将带你探索[machine-learning-roadmap项目](https://link.gitcode.com/i/7af6e49652bcc5c1413d22fe111d95d8)如何帮助你在6个月内构建完整知识体系，从零基础到独立完成实战项目。读完本文你...
AI - 机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
gaoming
02-12 4198
本文转自： http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/45331915列出的内容比较多，我自己还在看。我计划接下来看能否按照类别和难易程度做下整理，方便网友们查看。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随...
基于互联网的桥梁工程专业U-learning+CDIO教学模式探索(1).docx
06-21
基于互联网平台的学习模式，从E-Learning到M-Learning再到U-Learning，已经形成了较为成熟的研究成果，成为现代教育中极为提倡的学习模式。高等院校作为高素质人才的培养基地，面临着实践型、创新型人才培养的挑战。...
MIT-6874-Deep Learning in the Life Sciences Week6
m0_37678226的博客
06-21 719
本节课针对深度学习在调控基因组学（Regulatory Genomics）之中的应用进行讲述。首先介绍基因调控构建的基础模块，然后介绍了传统的基因调控以及主成分分析方法。随后介绍了CNN和DNN在调控基因组学的应用。还有客座教授分享了其将深度学习用于Hi-C looping之中的工作。...
AI 系统的发展趋势与挑战 | 智源大会-AI系统专题论坛
BAAIBeijing的博客
05-10 941
AI系统是当前人工智能领域极具现实意义与前瞻性的研究热点之一，在创新方法器件、体系架构、优化加速等方面都取得的相当大的进展。AI系统分论坛将围绕这一领域的最新学术研究进展，以及包括Mind...
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
最新发布
12-06
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
12-06
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
12-06
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
Record_2025-12-06-15-27-41_2332cb9b27b851b548ba47a91682926c.mp4
12-06
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