网上找的学习方法

最新推荐文章于 2024-06-19 13:00:49 发布
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博客强调学习时要敢于表达，即一定要会讲且不要害羞。这体现了在学习过程中积极表达的重要性。
1.一定要会讲,不要怕羞 
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提高深度学习分类模型准确率方法
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
06-23 8320
1.增加数据，数据越多越好，深度学习，数据为王。 2.检查数据，有些数据一张图片却包含另一类的对象，比如猫狗分类，一张图片里面既包含狗，又包含猫。所以最好是把所有的数据过一遍，把不太好的数据删除掉。 3.数据shuflle，prototxt已经shuffle了，但是还可以用脚本把txt文件给弄乱。 4.数据增强，就是旋转，光线。 5.调节学习率。 6.迁移学习，网上找一个类似的网络进行学...
C/C++学习路线总结与分享
dvlinker的技术专栏
10-07 11万+
C/C++学习路线总结与分享
深度学习归一化方法
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
03-09 7490
神经网络学习的本质就是学习数据的分布。如果没有对数据进行归一化处理，那么每一批次训练的数据的分布就有可能不一样。本文介绍了深度学习中常用的几种归一化方法，并且使用numpy实现了几种方法，相信一定能让你有所收获。
gm/ID设计方法学习与仿真
m0_46349108的博客
12-07 1万+
加入实习公司后第一个项目就是做一个高带宽运放，算是让我们来练下手、熟悉下模拟设计的开发流程。虽然本科学过模拟相关课程，但基本忘完，课题还是器件，而且这个项目周期只有一个多月，实在是亚历山大。最后搭了个经典的全差分高带宽折叠共源共栅辅助运放，需求是1Ghz，前仿只达到500M。。。太差太差。后来才知道现在设计运放几乎都采用gm/ID方法，而且甚至拉扎维书上就有很成熟的仿真流程，为避免变成spice monkey，现在理论结合实际查漏补缺一下。
谈谈学习方法
stormzhang的专栏
11-11 9067
上一篇文章公众号上有同学给我留言：张哥，我是一名大二学生，我很喜欢 Android，但是我感觉我的逻辑思维有点慢，学习方法也不得巧，所以，问下您有什么建议吗？还是说我不适合学编程，大学计算机专业！其实不止这位同学，之前很多人给我留言，说因为兴趣，选择了编程，而且自己也很努力，也在持续坚持学习，然而觉得自己没有任何进步，甚至一度怀疑自己不适合编程。还有工作了一两年的同学给我留言，说感觉自己也挺吃苦的，
大学有免费的搜题软件？这8款足够解决问题 #知识分享#学习方法#笔记
2401_83416388的博客
06-19 5678
可以说是搜题软件里面题库较为齐全的一个了，收录国内高校常见的计算机类、资格类、学历类、外语类、工程类、建筑类等多种类型的题目。它可以拍照解题、拍照答疑、智能解题，并支持每日一练、章节练习、错题重做等特色功能，在帮助大家解答疑惑的同时，还能巩固大家的知识，深受很多大学生的喜爱。
FPGA：我的零基础学习路线（2022秋招已上岸）持续更新中~
m0_46830519的博客
11-14 8万+
零基础FPGA学习路线
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
热门推荐
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
如何快速学习一门技术？十步学习法
摩登都市天空---专栏
02-19 1万+
一 为什么要快速掌握一门技术？ 现如今，我们搞it的技术日新月异，前端出了各种框架模版，比如：npm(包管理器)、echarts(图标开发工具)、vue(用户界面的渐进式框架)等等，后台有spring MVC、springboot等等。相信以后还会有更多的框架模版等着我们去学习。有的时候我们也会被要求去学习, 因为业务的需求，需要我们做数据的抽取转换。具备快速学习的能力，快速学习新技术 、新编程语言 、新框架和其他能力,才能更迅速的应对各种变化，满足各种需求。这对我们的职业生涯一定会有很大的...
我是如何学习的，分享本人的学习方法
python爬虫人工智能大数据
09-15 6674
分享一些自己的学习python（编程）方法 1、网盘资料课程多，如何学习，不知道该学哪个？ 各种资料，视频等，选1-2个比较合适的看即可，太多其实也是放在云盘也不会下载看的 2、知识点多怎么办？ 这是本人浏览器收藏夹存储的一些HTML版本知识点查询手册，每个书签打开是对应的知识点总结和介绍，并且有左侧知识点导航供快速定位查找，以获取知识点查询手册，存到浏览器好书签好处就是：没网也能查看，方...
统计学习方法svm的实现 c++
08-03
自己实现的svm，参考“统计学习方法”，在学习”统计学习方法“的过程中，对于一些细节不知道怎么实现，网上也找不到很好的代码，自己写了个简单的代码，主要用于学习。有疑问qq我，一起学习。315753857
关于学习的方法论
网页、网络、交互---hardie的家
04-14 1728
前言学习这回事，是每个人一出生来好久就要经历的事情。但是每个人的学习能力是不一样的，从小长辈们就会试图开发我们的智力，但是很少有人认真谈论学习方法，小学、初中，甚至高中，老师教给你很多东西，但是有几个人掌握了学习方法呢，可能有，但是从来没有归纳总结过。基本上，大学才会开始讨论学习方法。所以很多人说大学重点是学习学习方法，到了社会上才是一个人积累知识经验的主要渠道，我深信这一点。没有接受过高等教育或者没怎么接触社会的人，学习方法是很笨拙的。 绝大部分人是一生中都没有去研究过学习方法问题，都是靠经验累
linux基础学习方法指导（学习方法+基础命令用法）
景天科技苑
12-31 1万+
1、学习工具：笔记类app:notepad++云笔记有道云笔记印象笔记markdown博客头脑风暴思维导图：xmind2、学习模式：学习时间：不能中断，持续学习，视频学习与实际操作结合学习方向：以企业要求来学习总结分析讨论3、学习新的技术：去网上书店看书籍，看目录，在目录中找相同的知识点根据这些知识点去查找相关资料把这些知识用思维导图画出来注意知识的时效性，注意设置时间节点，并按时实施注意总结，整理出自己的想法发布出来。
细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
最新发布
12-05
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-05
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例，并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向，体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法；②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用；③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证；④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议：建议按目录顺序系统学习，重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现，结合提供的网盘资源进行实践操作，并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
特定版本tomcat-8.0.28.zip.7z
12-05
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Java设计模式全面解析与实战应用项目_涵盖创建型模式如构造者模式工厂模式原型模式与单例模式关系型模式如责任链模式命令模式迭代器模式观察者模式解释器模式中介者模式.zip
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2026年系统架构设计师(第一批次)综合知识考试题库及参考答案.pdf
12-05
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面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，结合Python代码实现，提出了一套适用于制造场景的机器学习建模与计算框架。该框架强调模型在工业数据噪声、缺失与动态变化下的鲁棒性，集成了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习与结果验证等关键步骤，并通过实际代码示例展示了流程的可操作性与实用性。研究聚焦于提升制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平，推动智能制造的落地应用。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉机器学习基本算法，从事智能制造、工业数据分析或相关领域研究的研发人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于制造业中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化；②构建稳定可靠的工业AI模型，应对实际生产中的不确定性与数据扰动；③为科研与工程实践提供可复用的机器学习集成计算模板。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作，重点关注数据鲁棒性处理与模型集成策略的设计思路，并可根据具体制造场景调整参数与模块以适配实际需求。
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