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最新推荐文章于 2025-02-22 20:49:16 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/trashpippo/archive/2012/04/26/2471295.html

需求收集 xMind

数据库设计 PD

demo界面 Balsamiq Mockups

源码管理 svn sourceoffsite

开发环境 vs2010

测试 mstest

数据库 sql 2008

数据库性能排查 sp_who3 sqlprofile

持续集成 CC.net

自动编译 msbuild

代码发布 ？

代码检查 fxcop stylecop

项目管理 bugfree 替换？

运行环境 iis7

CSS 预处理器 less

框架 spring.net

代码生成工具  CodeSmith

安全扫描  ？

 

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【电行业工作者学习】电力工程师进阶学习路线
小眼睛僵的博客
04-01 1787
《托马斯微积分》《工程数学：线性代数与微分方程》。接下来准备选择自己喜欢的领域继续深造，硕士，博士。：《大学物理（电磁学篇）》《电磁场与电磁波》。：微积分（积分变换如傅里叶变换。本科信息管理与信息系统已毕业，）、微分方程（如二阶齐次方程。）、线性代数（矩阵运算。
最适合入门的100个深度学习项目
热门推荐
优快云 精品推荐
10-17 11万+
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
chatgpt相关学习内容资料
恒二哥的博客
04-28 2万+
最近chatgpt太火了，用起来十分方便。chatgpt是一种基于人工智能技术的语言模型，可以通过分析用户输入的自然语言文本或语音，理解用户的意图并作出相应的回应。它被设计用于各种应用场景，例如智能客服、语音助手、智能家居控制、智能医疗、智能金融等领域。它可以使用自然语言处理技术，包括语音识别、文本分析、自然语言理解和生成等技术，来与用户交互，并提供有用的信息和建议。它还可以学习和适应用户的行为和偏好，从而提高我的智能水平。
Autoware内容学习与初步探索(一)
lovely_yoshino的博客
05-14 1万+
Autoware.AI是世界上第一个用于自动驾驶技术的“All-in-One”开源软件。它ROS1操作系统，并在Apache2.0许可下使用。定位（Localization ）：通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和3D地图、SLAM算法来实现定位。检测（Detection ）：通过传感器融合算法和深度神经网络使用摄像机和激光雷达完成检测。预测和规划（Prediction and Planning ）：基于概率机器人模型和基于规则的系统，部分还使用深度神经网络。
2019第一个Q待学习内容
天天water的专栏
02-21 4126
1.hadoop基本原理和应用。 2.CDH hadoop管理的基本原理和应用。 3.hadoop中spark stream、flume的基本应用。 4.kafka、redis的基本概念和应用。 5.掌握使用jumpserver 跳板机登录指定服务器的基本应用。 6.掌握nginx的基本应用。...
Web前端课程的学习内容有哪些？
kaikeba的博客
11-11 8540
IT培训在职业教育行业中颇受欢迎，其中web前端因为代码较为简单，薪资前景也比较好，许多IT小白都选择跨行学习。接下来我们就来具体为大家讲解一下web前端课程的学习内容。 第一阶段：HTML5+CSS3 在第一阶段会学习HTML5和CSS3、学习内容：学习常用标签/属性，进行结构搭建、学习VSCode开发工具使用，能创建简单网页、浮动与定位核心知识，灵活运用实现网页布局、BFC规范和浏览器差异等，本阶段完全掌握，可以实现各种页面的静态布局。 第二阶段：JS基础语法与表达式 第二阶段则会学习JS变量声明与提升
机器学习概述
我的我的博客
04-25 5631
一、 关于概率的基本概念 离散型随机变量：伯努利分布p(x) = ux(1-u)(1-x)、二项分布P(X=k) = Cnkuk(1-u)n-k、 连续型随机变量：∫f(x) dx = 1。高斯分布(正态分布)、指数分 累计分布函数CDF: 随机变量X取值小于等于x的概率cdf(x) = P(X≤x) 联合概率分布(Joint Probability Distribution)、条件概率(Conditional Probability) 采样(Sampling)：给定一个概率分布p(x)生成满足条件的样本。
机器学习西瓜书习题参考
herosunly的博客
01-07 5万+
作为人工智能领域（AI）中文教材扛鼎之作，南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。在书中，周志华解释机器学习基本术语和问题时，贯穿全书用西瓜进行比喻讲解，因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。接下来我将详细介绍这本书的内容，文末会附上购买链接。叶翰嘉南京大学人工智能学院副教授、博士生导师。从事机器学习领域研究工作，入选全国高校计算机专业优秀教师奖励计划，获中国计算机学会优秀博士学位论文奖等荣誉。詹德川南京大学人工智能学院教授、博士生导师，南京大学科研院副院长。
【学习革命】主动学习：打破传统，解锁高效学习新密码
豹头茶的专栏
04-01 3127
主动学习是一种高效的学习方式，能够帮助学习者提高学习效果和自我知识与技能。学习者应通过制定学习计划、创造学习环境、采用多元化学习方法等方式，积极参与到学习过程中，以提高自己的学习能力和竞争力。学习是一个过程，通过这个过程，个体不断地获取新知识、技能和价值观，以适应不断变化的环境和需求。学习不仅是对知识的积累，更是对思维、态度和行为的塑造。它是一个终身的过程，贯穿于个体的成长和发展。有效的学习是成功的关键，无效的学习方法和策略可能会导致事倍功半。
【专栏必读】JavaSE阶段学习方法导读（附：JavaSE阶段所有学习内容、资料、学习方法与建议）
奈何的人生
03-12 2711
大家好，我是Ziph！教你如何去学习和总结此博客专栏的知识内容！ 【JavaSE章节知识大盘点】????【JavaSE阶段学习路线】JavaSE阶段难学吗？我该怎么学？——看她你就学会了，对，是她，是她，就是她！（所有知识内容+学习资料） 对于我总结的JavaSE阶段的知识内容，其中【JavaSE章节知识大盘点】这篇文章涵盖了JavaSE阶段的所有学习内容。我现在教给大家，怎么去学习此知识盘点！...
电气EPlan软件第一章到第五章的学习
weixin_46877907的博客
06-10 7553
EPlan软件第一章到第五章的学习
深度学习之特征提取
zhengyawen666的博客
02-22 3156
SimSiam 是一种无监督学习的对比学习方法，通过对比正样本对和负样本来学习图像的特征表示。SimSiam 的核心思想是通过数据增强生成正样本对，通过对比学习框架训练模型，使得同一个图像的不同增强版本在特征空间中更接近，而不同图像的增强版本在特征空间中更远离。SimSiam 的优势在于其简单高效，适用于大规模无标签数据集，可以学习到高质量的特征表示，适用于多种下游任务。
educoder机器学习 --- 多分类学习
木右加木 就是木木
11-08 3922
第1关：OvO多分类策略 import numpy as np # 逻辑回归 class tiny_logistic_regression(object): def __init__(self): #W self.coef_ = None #b self.intercept_ = None #所有的W和b self._theta = None #01到标签的映射 self
Python学习计划
qq_41621797的博客
04-02 9188
大学毕业后从事ABAP工作两年多了，深刻体会到小众语言的劣势，这里想说不是ABAP语言不好，而是SAP服务器太贵，小公司用不起，大公司在南方城市使用居多，而对于在西安这样的城市不是特别友好，所以今天开始python学习计划，希望和大家能共同学习，共同进步。 其实学习python之初是羡慕别人使用python不仅可以提高工作文件处理速度，同时也可以进行抢票等各种各样的骚操作，总而言之可以为自己get一项新技能，从而提高职场竞争力。 下面我找寻了各种资料，列出了一份相关的学习计划。 第一阶...
机器学习 --- 多分类学习
Junds0的博客
01-20 3544
第1关：OvO多分类策略 本关任务：根据所学知识完成基于 OvO 策略的多分类模型训练与预测，实现多分类任务。 import numpy as np # 逻辑回归 class tiny_logistic_regression(object): def __init__(self): #W self.coef_ = None #b self.intercept_ = None #所有的W和b self._
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
丁奇MySQL学习笔记深度解析
丁奇Mysql45.zip文件是一个压缩包，通过标题和描述来看，这个文件很可能包含了IT行业专业人士丁奇的学习笔记，主要集中在MySQL数据库管理系统的学习内容上。文件名本身虽然简单，但是附带的标签“丁奇大佬学习笔记”...
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