第一周Access课总结

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第一周Access课总结

一.问:这节课学到了什么知识? 答:这周课程迎来新的学习领域,作为初次学Access有了一定的了解,Access是office办公软件中的一个极为重要的组成部分,它可以对大量的数据进行存储,查找,统计.增加.删除和修改等操作,可以创建报表,宏,窗体和页等对象,并且提供了面向对象的可视化程序设计语言! 重要概念: 1.数据库与数据库系统: 定义:是存放数据的仓库,是长期存放在计算机内,有组织的,大量的,可共享的数据集合! 组成:由五大部份分别是应用系统.应用开发软件.数据库管理系统和操作系统.数…

第二周Access课总结

一.问;这节课你学到了什么知识? 答:回忆上周主要学了关于Access的基础知识和基本操作,一转眼,这周也学到了很多,主要学Access的数据类型的表的建立和管理相关的操作! 收获多少在于学了多少,正所谓学以致用,用而记之! 2.1数据库的创建 1.直接创建空的数据库:(1)在Accsee上直接“文件”——“新建”(2)在创建好之后可以建立七个“对象”. (3)然后保存在“文件名”输入保存的名字: 2.对数据库的原…

第一周CoreIDRAW课总结

一. 问:这节课学到了什么知识? 答:这节课我学到了很多知识,作为初学者的我,老师给我讲了CorelDEAW的启动,安装,基础知识和应用与用途. 基础知识位图:是由无数个像素点构成的图像,又叫点阵图. 矢量图图形是一系列由线连接的点绘制出来的图形.它是个独立的个体,具有形状,大小,颜色和轮廓线等属性. 分辨率:有图像.屏幕,输出三种分辨率: 色彩模式;是用来提供将颜色翻译成数字数据的方法: 包括:RBG,CMYK,灰度,LaB模式文件格式:TIFF的格式:标签图像文件格式是一种主要用来存…

第一周 ch01 课下测试

1.Amdahl定律说明,我们对系统的某个部分做出重大改进,可以显著获得一个系统的加速比.(B) A .正确 B .错误解析:Amdahl定律,该定律的主要思想是,当我们对系统的某个部分加速时,其对整个性能的影响取决于该部分的重要性和加速程度. 2.Linux中,内核虚拟内存在虚拟地址空间的低端.(B) A .正确 B .错误解析:由上图可知内核虚拟内存在虚拟地址空间的最顶端而不是最低端 3.实现进程这个抽象概念需要低级硬件和操作系统软件之间的紧密合作.(A) A .正确 B .错误解析:…

吴恩达《深度学习》-第三门课结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）-第一周机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））-课程笔记

第一周机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进.这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训.比如说,很多大学深度学习课程很少提到这些策略.事实上,机器学习策略在深度学习的时代也在变化,因为现在对于深度学习算法来说能够做到的事情,比上一代机器学习算法大不一样. 1.2 正交化(Orthogon…

吴恩达《深度学习》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周：深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning（第一周测验 - 深度学习的实践）

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…