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http://blog.csdn.net/yangzhenping/article/details/51152376 http://edu.csdn.net/huiyiCourse/live…
 下周二推出"音视频技术WebRTC初探"公开课,欢迎捧场! 公开课课程链接:http://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/90 课程的解说资料和代码将会在公开课结束后上传到 http://download.csdn.net/user/yangzhenping 以下是课程信息: 课程简单介绍 WebRTC的核心源于GIPS. GIPS(Global IP Sound)原是世界顶尖的互联网音视频方案提供商,于2010年被GOOGLE 用6820万美元收…
课程①:Aspose.Total公开课内容:讲解全能型文档管理工具Aspose.Total主要功能及应用领域时间:2016-11-24 14:30 (暂定)报名地址:http://training.evget.com/open/detail/5112课程②:扫描识别案例分享内容:OCR.阅卷.表单识别.行业案例分享时间:2016-11-23 14:30 报名地址:http://training.evget.com/open/detail/5113[适合人群]覆盖全领域,尤其适合企业政务文档管理开…
今天的CSDN公开课Android事件处理重难点快速掌握中老师讲到一个概念我觉得不正确. 原话是这样的:点击事件可以通过事件监听和回调两种方法实现. 我一听到之后我的表情是这样的: 这跟我学的看的都不一样啊,这还分监听和回调.这个时候我立马提出问题,嗯,讲课老师看到了. 老师就说了:是不一样的,我们第四点(最后一点)会讲. 好,我立马坐好准备受教听了大半小时.听到最后我的表情是这样的: 废话说够了,开个小玩笑,不要见怪. 我们都知道,监听事件其实只有一种,就是回调.如果有人不明白什么是回调?可以…
ActiveReports公开课全方位报表解决方案,满足商业报表五大需求 [开课时间]10月20日[主讲老师]葡萄城报表产品经理[开课形式]网络在线公开课[活动费用]前50名免费 适合人群:报表开发人员,报表产品经理,商业报表使用构建人员 现在可以报名:报名地址…
FusionCharts公开课达人还你做 轻松晋升图表大师 [开课时间]10月13日 14:30[主讲老师]印度原厂技术工程师[开课形式]网络在线公开课[活动费用]前50名免费 现在就可以报名哦  报名地址 适合人群: JavaScript开发人员,产品经理,网络和平台的开发人员…
[开课时间]:9月13日 下午2:00—4:00(暂定)[活动费用]:免费[主办单位]:慧都学院[课程形式]:网络在线公开课 LoadRunner简介惠普软件测试解决方案LoadRunner测试实例答疑时间 适合人群:具备一定软件测试基础的从业人员.软件测试经理.性能测试工程师…
网易公开课,第9,10课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是,如何去评价和选择学习算法   Bias/variance tradeoff 还是用这组图,学习算法追求的是generalization error(对未知数据的预测误差),而不是training error(只是对训练集) 最左边,underfit,我们说这种学习算法有较大的bias Informally, we define the bia…
今天2017微信公开课PRO版在广州亚运城综合体育馆举行,这次2017微信公开课大会以“下一站”为主题,而此次的微信公开课的看点大家可能就集中在腾讯公司高级副总裁.微信之父——张小龙的演讲上了!今天中午各个互联网圈子里面传的最多的就是张小龙的演讲实录(别急,下面会附上张小龙的演讲实录).说的最多的话题就是微信小程序.今天马浩周带大家来解读和了解下2017微信公开课PRO版到底做了些什么? 从今年的2017微信公开课PRO版上面,我们可以提取出几个重点(敲黑板,划重点啦): 1.微信小程序将在20…
接受CSDN学院的邀请,讲一次公开课,主题是Qt图形视图框架,报名链接在这里:http://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/228. 内容有两部分:自定义Item和拖放. 先准备了一点资料,放在这里做备忘. Qt Graphics View 框架的示意: 自定义QGraphicsItem的要点: QGraphicsView内处理拖放的一般步骤: 因着这个由头,抽时间录制了一门视频教程:Qt 图形视图框架详解.感兴趣的可以看看. 另:我参加了CSDN博客之星评选,感…
kali 在线教学群 第一次 公开课 小结(1) 文/玄魂 1.1 需要准备的基础环境 vmware 虚拟机,kali 2.0 镜像,科学上网工具包.这三项内容,可以在本人的微信订阅号“xuanhun521”中获取到. 在展开的菜单中,选择对应的项即可. vmware 安装 kali 2.0 ,略.如果你不会安装系统,请自行百度,或者单独联系我. 1.2 如何配置更新源 启动终端输入 vim /etc/apt/sources.list 添加如下内容: # Regular Repositories…
上一篇讲解完函数:def getdownLoadInfo (url): 传入公开课的url地址,就可以提取课程的信息,这一篇讲解一下如何编写图像化界面.大概思考一下图像化界面需要的内容: (1)一个标签:显示为:“请输入公开课地址” (2)一个文本框:用来输入地址 (3)一个按钮:点击用来提取视频信息 (4)一个标签和多行文本框,其中标签用来显示课程信息,多行文本用来显示下载链接 完成后的效果图如下:   我们先贴出代码:  #创建APP     app=wx.App(False)   #创建f…
写作前面的话:最近准备重温一下算法导论,感谢大网易把MIT算法导论课程全部贴出来,地址为:http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html,在线看时,网速实在太慢,于是决定下载下来,一个一个的下载不是我等IT男所能忍受的,用迅雷抓取吧,不是特别爽,恰巧前两天刚刚看了下python,于是准备自己写个小软件,练练手,正好可以用这个实际的东西,练练python. ======正文开始====== 既然是总述,那么我把接下来要讲的东西的整体轮廓都写在…
网易公开课,第6,7,8课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM-支持向量机算法概述, 这篇讲的挺好,可以参考   先继续前面对线性分类器的讨论, 通过机器学习算法找到的线性分类的线,不是唯一的,对于一个训练集一般都会有很多线可以把两类分开,这里的问题是我们需要找到best的那条线 首先需要定义Margin, 直观上来讲,best的那条线,应该是在可以正确分类的前提下,离所有的样本点越远越好,why? 因为越靠近分类…
网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre…
MyEclipse 2015免费在线公开课,2月5日开讲,由MyEclipse官方高级PM Brian Fernandes 主讲. 主讲内容: 更好地支持javascript和技术模块 全新的REST explorer 更快的进入到REST模块和资源 PhoneGap移动开发工具 .... 更多精彩,等您来见证! 报名地址>> MyEclipse 2015正式版下载…
觉得老师的公开课讲的都挺好的,这里把我录的一些公开课视频分享给大家,都用的是<屏幕录像专家>来录制的,是lxe格式的,大家用这个软件来播放就可以了,后边的公开课录像文件也会慢慢添加进去的,大家可自行前往下载.另外,分享的时代,分享是硬道理,我还分享了一些其他的资源,如Oracle视频,小麦苗的blog文档,各类电影等资源,如有其他需求可以留言:若有侵权,请联系我,我及时删除.另外,对于Oracle的安装文件腾讯微云不是很全,推荐大家去下边的百度网盘下载,谢谢.    本文的连接会永久更新,若有…
一.课程简介: text mining and analytics 是一门在coursera上的公开课,由美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算机系教授 chengxiang zhai 讲授,公开课链接:https://class.coursera.org/textanalytics-001/wiki/view?page=Programming_Assignments_Overview. 二.课程大纲: 三.课程主要内容 3.1 Text representation 可以从以下几个方面来对文…
这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的…
博主推荐一:WP8.1最经典培训教程 博主点评:经典Windows Phone8.1 Runtime API培训最经典教程,此教程由传智播客蒋坤老师录制的一整套WP8.1入门级视频教程,讲授内容非常广.深入而且非常适合入门学习.在英文资料都非常匮乏的今天,有这样的视频教程简直就是神一般的存在. 拒绝低调,国内首家推出微软WP8.1移动开发课程 课程介绍地址:http://bbs.itcast.cn/thread-31190-1-1.html 视频和资料下载地址:http://pan.baidu.…
Selenium自动化测试项目案例实践公开课: http://gdtesting.cn/news.php?id=55…
微信公众平台开放JS-SDK(微信内网页开发工具包),说明文档已经有相关使用方法和示例了,很多同学觉得不是很直观,为此微信公开课发布微信官方教程:教你用好微信JS-SDK接口. 1.分享类接口:支持获取“分享到朋友圈”.“发送给朋友”.“分享到QQ”和“分享到微博”按钮的用户点击状态,同时支持自定义分享内容. 小编解读:说起分享接口应用,最常见的莫过于公众号文章分享.通过分享按钮,用户可以将自己喜欢的文章分享给微信好友,也可分享到微信朋友圈.通过此次开放的分享接口,开发者获得了新的能力:可以在用…
K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^…
动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高. 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入,同时其输出信号到下一层,其中每一层的第一个神经元称为bias unit,它是额外加入的其值为1,通常用+1表示,下图用虚线画出. 符号说明: $a_i^{(j)}$表示第j层网络的第i个神经元,例如下图$a_1^{(…
Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中g(z)称为sigmoid函数,其函数图象如下图所示,可以看出预测值$y$的取值范围是(0, 1),这样对于 $h_\theta(x) \geq 0.5$, 模…
 斯坦福大学 iOS 开发公开课总结   前言 iPhone 开发相关的教程中最有名的,当数斯坦福大学发布的 "iPhone 开发公开课 " 了.此公开课在以前叫做<iPhone 开发教程>,今年由于平板电脑的流行,所以也加入了 ipad 开发相关的课程.在 网易公开课 上,有 该教程 的 2010 年录象,并且前面 15 集带中文字幕文件,非常适合初学者学习. 在这里顺便说一下,网易公开课上的 28 集其实并不需要全部看完.真正的课程只有前面 12 集.后面的课程都是请一…
网易公开课,第16课 notes,12 前面的supervised learning,对于一个指定的x可以明确告诉你,正确的y是什么 但某些sequential decision making问题,比如下棋或直升机自动驾驶 无法确切知道,下一步怎么样是正确的,因为这是一个连续和序列化的决策,比如直到最终直升机crash或下棋输了,你才知道之前的选择是不好的,但中间那么多步决策,到底是哪部分出了问题,可见这是个比较复杂的问题 强化学习,基本思路就是,既然不知道怎样是正确的,那就随便try,然后根据…
网易公开课,第15课 notes,11 参考, PCA本质是旋转找到新的基(basis),即坐标轴,并且新的基的维数大大降低 ICA也是找到新的基,但是目的是完全不一样的,而且ICA是不会降维的 对于ICA,最经典的问题,"鸡尾酒会"问题 在鸡尾酒会,上很多人同时在说话,还有背景音乐,如果我们放若干个话筒进行声音采集 是否可以从采集到的数据中,分离出每个人独立的声音 假设有n个不同的人,m个时间采集点,一般会用和人数一样多的话筒,也是n个 is an n-dimensional vec…
网易公开课,第14, 15课 notes,10 之前谈到的factor analysis,用EM算法找到潜在的因子变量,以达到降维的目的 这里介绍的是另外一种降维的方法,Principal Components Analysis (PCA), 比Factor Analysis更为直接,计算也简单些 参考,A Tutorial on Principal Component Analysis, Jonathon Shlens   主成分分析基于, 在现实中,对于高维的数据,其中有很多维都是扰动噪音,…
网易公开课,第13,14课 notes,9 本质上因子分析是一种降维算法 参考,http://www.douban.com/note/225942377/,浅谈主成分分析和因子分析 把大量的原始变量,浓缩成少数几个因子变量 原始变量,代表浅层的表面现象,所以一定是很多和繁杂的 而因子变量,是代表深层的本质,因,是无法直接观察到的 所以因子分析,就是拨开现象发现本质的过程...很牛逼的感觉 举个例子,观察一个学生,你可以统计到很多原始变量, 代数,几何,语文,英语各科的成绩,每天作业时间,每天笔记…