如何学习新技术

最新推荐文章于 2024-10-25 23:55:51 发布

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

杨秀璋的专栏

07-03

5万+

前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

深度学习-65-大语言模型LLM之基于人工智能技术的聊天机器人ChatGPT

qq_20466211的博客

03-18

5236

ChatGPT使用自然语言处理技术，可以与用户进行语音或文本交互，并根据用户的输入提供个性化的回复。ChatGPT的应用范围广泛，包括客户服务、教育、娱乐、健康等领域。

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学习新技术的10个技巧

cocacola456的博客

02-14

1823

坐拥如此众多的学习资源，我们没有任何理由不去好好利用。随之而来的问题便是如何在这知识的海洋中选择自己的前进方向。在这篇文章中将简要概括一些技术学习的建议，希望可以给大家带来一些启发。尽管这些建议主要涉及的是软件开发方面，但是这些原则在其他领域也同样适用。

为什么要学习新技术

Z's Palace

04-09

3216

为什么要学习新技术回到顶部　　　　计算机知识日新月异，经常会涌现出新的语言、框架、思想。虽然说这些东西不一定都是从0到1的创造发明，也许只是微创新，或者将某个领域的思想用到了新的领域。不管怎么样，都能开阔思维，扩展知识面。现实一点说，多了解一些知识在求职、跳槽的时候总是有好处的。　　而对于一个技术团队，也需要了解、跟进新技术，最怕的就是总是使用同一套工具去解决所有问题。”如果你有一把...

前端工程师经常上哪些网站学习最新技术?

killbillgates的博客

04-02

6059

程序员这个职业，面试造火箭，工作拧螺丝，前端开发工程师也逃不出这个宿命。把自己修炼的十八般武艺样样精通，给自己多找些挣钱机会，才能让焦虑的职业生涯踏实下来。所以，我们把前端工程师常用的网站分为两类：学习充电，接单挣钱。学习充电 1.B站（https://www.bilibili.com/）曾经我也只是把B站当做一个看番刷鬼畜的地方，但现在不错的课程也越来越多，之后想学些什么东西的时候，都会优先来B站搜一搜相关的学习视频。这里的视频可能不会把东西讲的很深，但在提兴趣，打基础方面非常有效。前端方面

程序员如何学习一项新技术？

qq_33719636的博客

05-13

5474

技术是一个很神奇的东西，有些人学技术是为了成就感，有些人是为了解决工作上的问题，不管你是为了什么，你的目的都是要学习这项技术，那么我们该如何学习一项自己未知的技术呢？下面就问你解答疑惑任何知识的探索都离不开“是什么”、“为什么”、“怎么做”，所以列下如下大纲：大纲：1.技术是什么？ 2.为什么学技术？ 3.怎么学技术？一、技术是什么？技术是随问题产生的，它的...

关于学习新技术的方法和让自己不断进步的一点建议

不懂不懂

02-02

1768

一门新的技术的诞生一般来说都是创造者巧妙的构思，我们学习使用它主要的就是掌握该技术的使用方法。而这们技术一定是为了解决某些问题而创造的，创造者们早已把其使用的方法在脑海中想了千万遍才创造出来。所以，可以按照以下步骤学习一门新的技术： ① 弄清楚为什么会诞生这门技术，只有弄清楚了技术诞生的原因，才能更好的找到学习这门技术的感觉 ② 找到这门技术中原理性的知识研究一番，对该门技术的核心知识

如何快速高效地学习互联网新技术

数据与算法之美

01-25

4144

我们生活在一个振奋人心的时代，区块链、人工智能、大数据，现在各种新技术层出不穷，那么如何快速高效地学习互联网新技术呢？我认为首先思想要主动求变，敢于跳出自己的舒适区，对任何技术都抱有开放的心态。贪图安稳是人的本性。而这种本性往往会阻碍你的发展。人所能了解的知识的多少，取决于自己的舒适区有多大，舒适区越大，与外界接壤的范围越大，就越感觉自己的无知。互联网是一个知识更新很快的行业，只有真正

将理论付诸实践：如何通过实际项目有效学习和应用新技术

网罗天下方法，方便你我开发！！！

10-25

2087

在技术的不断进步和变化的环境中，开发者常常需要学习新技术。然而，理论知识与实际应用之间存在着较大的差距，这往往使学习新技术的过程变得充满挑战。本文通过一个具体的项目案例，展示如何在实际项目中应用新技术，并分享在这一过程中遇到的挑战及解决方法。本文旨在帮助开发者更好地将理论知识转化为实际操作能力，提升项目实施中的技术应用水平。本文通过一个实际项目案例，介绍了如何在学习新技术时将理论知识转化为实际操作能力，并在这一过程中克服各种学习困难。

2020前端新技术学习指南（持续更新）

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css模块化设计 1. 设计原则 a、可复用能继承要完整 b、周期性迭代 2. 设计方法 a、先整体后部分再颗粒化 b、先抽象再具体

最新的前端开发技术（2024年）

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08-09

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互联网或it行业知识技术更新换代很快，对从业人员的学习与适应能力要求很高。很多程序员经常会有学不动了这种感觉。尤其现在云计算、人工智能、大数据、区块链等概念层出不穷，各种语言和框架也是换了一茬又一茬，难免会让人头晕目眩。小编先后做过VC++，.net，java和web（甚至还焊过电路^.^|），技术栈也算换了一茬又一茬,这其中有的是因为换工作，有的是因为项目需要。不敢说精通某一块，至少都能满足工作...

Python前沿技术，机器学习与人工智能的应用

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Python，作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言，凭借其丰富的库支持和广泛的应用场景，在AI领域占据了举足轻重的地位。本文旨在深入探讨Python在AI领域的前沿技术，包括数据预处理、机器学习算法、深度学习框架等，并通过具体代码案例展示Python在AI应用中的实际效果。

深度强化学习技术概述

数据库技术

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在本文中详细介绍了深度强化学习技术，将强化学习分成三大类来进行介绍。首先，从数学理论角度介绍了强化学习；接着，从不同适用方向对两类深度强化学习算法进行介绍；最后，介绍目前应用广泛的结合前两个算法的结合物AC算法。

基于智能家居控制器的智能家居智能化控制：基于强化学习技术

AI天才研究院

06-27

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智能家居控制器是智能家居领域的重要应用之一，通过使用强化学习技术，可以实现更加智能、便捷的控制方式。为了解决这些问题，本文将介绍一种基于强化学习技术的智能家居控制器，通过引入强化学习技术，使智能家居控制更加简单、直观。强化学习控制：通过模拟动物世界中的行为，使机器逐步学习到实现特定目标的方法，可以实现智能家居设备的精确控制，但需要大量的数据和算法训练。模糊控制：结合了模糊逻辑与控制理论的控制方法，具有较强的非线性调节能力，但对环境的依赖较大，且控制器的设计较为复杂。智能家居控制器的实现离不开控制算法。

基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0

08-13

内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用

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08-13

将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

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基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。