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最新推荐文章于 2025-12-02 20:00:00 发布
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#mfc #.net #c

本文讨论了作者花费大量时间深入学习MFC的过程，并提及了是否应该转向.NET的学习问题。文中提到了两本重要的参考书籍：《深入浅出MFC》和《Visual C++技术内幕》。

用了很长时间来学习mfc 有人觉得学.net不是更好吗？

但是还是学了《深入浅出mfc》、《Visual c++技术内幕》。

whypp
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强化学习：强化学习与深度学习的结合
AI天才研究院
10-08 2044
强化学习：强化学习与深度学习的结合 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 强化学习，深度学习，结合，智能决策，环境交互，强化学习算法，深度神经网络，深度强化学习，应用实践
机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
新手的量化投资学习方案
zhangyunchou2015的博客
04-19 3492
这个方案分为五个主要阶段，每个阶段都有明确的学习目标和建议资源。时间投入因个人背景和努力程度而异，但建议循序渐进，不必急于求成。为你设计一个针对新手的量化投资学习方案。这个方案旨在系统性地构建知识体系，并强调理论与实践相结合。量化投资是金融、数学、统计和计算机科学的交叉领域。学习过程需要打好基础，逐步深入，并持续实践。祝你学习顺利，在量化投资的道路上取得成功！
初识机器学习与深度学习
ninpengyou的博客
03-04 1962
1 认识机器学习与深度学习 1.1 学习 介绍机器学习与深度学习之前，让我们先了解下什么是学习，即：系统通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习。 1.2 机器学习 机器学习 该方法以统计语言模型为基础，利用数据及某种特定的方法，如统计方法或推理方法等来学习数据中的有价值的知识，以提升系统的性能。 机器学习意义：从数据中抽取规律，并预测未来。 机器学习缺点： 机器学习主要利用数据特征进行分类，然而这些特征过于依赖人工完成，并且需要大量领域专业知识，耗时耗力。 1.3 深度学习 为解决
自监督学习self-supervised learning 概述
二十年蝉电子学习博客
11-22 5543
深度学习被分为：监督学习，无监督学习和自监督学习。监督学习近些年获得了巨大的成功，但是有如下的缺点：1.人工标签相对数据来说本身是稀疏的，蕴含的信息不如数据内容丰富；2.监督学习只能学到特定任务的知识，不是通用知识，一般难以直接迁移到其他任务中。无监督学习算法的结果可能不太准确,因为输入数据没有标记,并且算法事先不知道确切的输出。由于这些原因，自监督学习的发展被给予厚望。自监督学习（Self-Supervised Learning）是无监督学习里面的一种，也被称作(pretext task)
嵌入式开发学习路线
qq_41808475的博客
12-17 2064
选择深入研究特定领域，如嵌入式Linux开发、物联网（IoT）系统开发、嵌入式图像处理等，根据个人兴趣和需求选择相关的学习路线。学习实时操作系统（RTOS）的概念、特性和功能，如FreeRTOS、RTOS、VxWorks等。了解各种通信协议，如CAN、Ethernet、USB、Bluetooth、Wi-Fi等。学习嵌入式系统的体系结构和组成，包括处理器、存储器、总线、输入输出等组件。学习嵌入式系统开发工具，包括编译器、调试器、仿真器、IDE等。学习C语言基础，包括数据类型、变量、运算符、控制语句等。
机器学习常用术语
weixin_66519663的博客
07-11 3009
机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。
黑马程序员---三天快速入门Python机器学习（第一天）
zdb
04-21 5万+
机器学习入门一、机器学习概述1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习1.1.2 机器学习、深度学习能做什么1.1.3 人工智能阶段课程安排1.2 什么是机器学习1.2.1 定义1.2.2 解释1.2.3 数据集构成1.3 机器学习算法分类1.3.1 总结1.3.2 练习1.3.3 机器学习算法分类1.4 机器学习开发流程1.5 学习框架和资料介绍1.5.1 机器学习库与框架1.5.2 书籍资料1.5.3 提深内功二、特征工程2.1 数据集2.1.1 可用数据集2.1.2 sklearn数
机器学习（吴恩达）
qq_56979809的博客
05-08 4004
2.降维算法：在保证数据所具有的代表性特性或者分布的情况下，将高维数据转化为低维数据的过程，主要用于数据压缩和数据的可视化。尽管学习率是固定的，成本函数也可以到达最小值，因为进行梯度下降时，导数变小，会使更新的每一步大小变小。越接近成本函数的最小值，下降的步伐会越小。监督学习：1.回归算法：预测一个正确的数字从可能出现的无限个输出结果中ps：输出结果在无限的输出集。当w的值恰好对应成本函数的某个局部最小值，学习率为0时，导数也是0，所以w不会变。w的选取对f（x）函数的影响以及对应的成本函数的影响。
对比学习（Contrastive Learning）
梁小憨憨的博客
05-06 2556
一直想要学习一下对比学习，这里正好有机会学习整理一下，方便以后查阅。
3D打印学习笔记
有任何问题欢迎私信留言
08-28 4753
这篇文章只是简单整理一下我这十几天入门3D打印的过程，因为我选择了目前市面上最方便的打印机和pad上的建模软件，所以省去了很多麻烦，希望能帮到想要接触3D打印的朋友后续我也会更新一些自己画的模型，也欢迎大家加入交流群751950234，一起交流学习心得。
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深度学习的数学 (涌泉良幸, 涌泉井美)-20230323入门必看书籍，高清的，有需要的深度学习初学者自行下载！！强烈推荐
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《深度学习的数学》是由涌泉良幸和涌泉井美共同编著的一本深度学习领域的入门书籍，针对想要深入理解深度学习基础的初学者。这本书以清晰的逻辑和高清的排版，提供了丰富的数学知识，帮助读者建立起扎实的理论基础。...
神经网络与深度学习-邱锡鹏pdf
02-22
适用于计算机视觉领域入门学习
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深度学习交通流量预测新手入门实战项目源码
11-03
本资源为深度学习交通流量预测的实战项目，其中包含了用LSTM，GRU以及CNN来进行流量预测的相关源码，整个项目的过程集数据预处理、模型训练与测评，性能展示于一体，代码结构良好，易于阅读，且在优快云有本人相应的...
Unity零基础到入门 ☀️| 游戏引擎 Unity 从0到1的 系统学习 路线【全面总结-建议收藏】！
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努力前行，总会成为自己心中的那道光
06-28 36万+
Unity基础知识学习，Unity学习路线总结。本篇文章对Unity的学习路线做了一个全面系统的总结，对Unity有兴趣的小伙伴福利到了！敬请品尝~
“do{}while(0)”的作用
weixin_42550185的博客
12-01 337
本文分析了do{}while(0)在C/C++编程中的三种典型应用场景：1）作为代码分块工具，允许在块内定义局部变量；2）用于宏定义，避免宏替换时因缺少大括号导致的逻辑错误；3）替代goto语句实现流程控制，提高代码可读性。在Linux内核和开源代码中，这种结构既能确保宏替换后的语法正确性，又能保持代码整洁，是解决复杂宏定义和流程控制问题的有效方案。通过实例对比展示了do{}while(0)相比直接使用大括号或goto语句的优势。
COMSOL模拟蛇形流道PEMFC：多因素考量下的探索之旅
最新发布
qq__27699885的博客
12-02 170
COMSOL蛇形流道燃料电池pemfc，温度、液态水、膜态水均有考虑，阳极通入氢气，阴极通入空气，物理模型包含双极板，液态水做了速率，膜态水做了分布。在燃料电池领域，质子交换膜燃料电池（PEMFC）因其高效、清洁等特性备受关注。而蛇形流道设计在优化PEMFC性能方面起着重要作用。今天咱就聊聊基于COMSOL对蛇形流道PEMFC的模拟，这里面温度、液态水、膜态水等关键因素可都有考虑哦。
MFC Rich Edit 2 Control 完全开发指南：从基础使用到高级定制
专注现代C++实战，从核心语法到高性能编程，助力开发者深入掌握系统级编程精髓。
12-02 153
本文详细介绍了MFC中RichEdit2控件的使用方法，包括基础配置、属性设置、文本操作、自定义派生类等核心内容。重点讲解了控件初始化、文本格式化、文件操作等关键技术，并提供了语法高亮、撤销重做等高级功能的实现方案。通过创建自定义控件类，开发者可以扩展RichEdit2的功能，实现日志显示等实际应用场景。文章为MFC开发者提供了从入门到进阶的完整技术指南，帮助构建功能强大的富文本编辑应用程序。
MFC学习笔记 对话框
hd51cc的博客
11-29 1018
CWnd类对话框有两种类型：模式和无模式。
Python实现的极限学习机机器学习算法
资源摘要信息:"极限学习机是一种单层神经网络的快速学习算法。该算法由新加坡南洋理工大学的黄广斌教授提出。它克服了传统神经网络学习速度慢的缺点，并且在很多方面都优于支持向量机(SVM)。极限学习机的基本原理是...
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