昨晚才发现 Study Jams China的官方论坛也支持MarkDown,所以直接发在了那上面.http://www.studyjamscn.com/thread-21807-1-1.html…

课程1C 概述 课程1C是创建一个生日贺卡应用的实践课程,所以本篇笔记分享主要记录个人的实践过程,此外分享一些比较零散的知识点. Drawable文件夹 Drawable文件夹是Android项目统一管理绘图资源的文件夹.为了在不同分辨率的设备上保持各元素显示大小的一致性,可以在Drawable文件夹下设置对应不同分辨率图片的各个子文件夹.当加载图片资源时,根据设备的分辨率去选择合适的图片加载. 在XML布局文件中引用Drawable文件夹下的资源的语法: android:src="@drawa…

1A课程 概述 课程1A主要讲解了Android UI的三种基本控件:TextView.ImageView以及Button.笔记的主体内容主要根据课程内容的讲解顺序来组织,此外我对一些个人比较感兴趣的内容作了一些扩展的说明.希望我的分享能对大家有所帮助. TextView 设置TextView中的字体大小,推荐使用dp(Density-Independent,(像素)密度无关)作为像素单位,这样能够使字体大小与屏幕像素密度无关.即显示字体时会根据当前屏幕的像素密度来调整字体实际占据的像素数,像素…

课程1B 概述 课程1B主要讲解了Android UI的ViewGroups(视图组).LinearLayout(线性布局).RelativeLayout(相对布局),Portrait Mode(竖屏模式).Landscape Mode(横屏模式)以及layout_weight(布局权重)在UI布局中的用处. 此外,本次课程简要提到了xml命名空间,能够方便变量名的管理和使用以及避免变量名字冲突. ViewGroups 视图组控件引出了parent view.child view以及siblin…

课程3A-面向对象编程(上) 概述 面向对象的思想在当今的软件开发中占据着主导地位. Java是一门完全面向对象的语言,是一种天然的分布式互联网软件的开发语言,在当今企业级应用中占据绝对领先地位,也是开源世界的顶梁柱. 课程3A的内容主要是介绍面向对象编程思想的一些基本概念. Warm-Up:准备活动 练习定义方法,调用方法.这个练习首先修改了MainActivity.java中的display()方法的名字,然后修复代码中的语法错误:修改之前所有对于display()方法的调用为当前的方法名.…

课程2C-实践:创建交互式应用 概述 课程2C的内容主要是练习巩固2A.2B中讲解的内容,并设计实现一款篮球比赛的计分板应用及其界面的美化. Warm-Up:准备活动 新建项目PracticeSet2(包名android.example.com,Minimum SDK:API 15,Empty Activity),主要练习了int型变量的声明和初始化. 这部分练习要想实现的功能是计算一个人一周的睡眠时间与推荐值之间的差距.课程中的代码计算过程有一个逻辑错误:只计算了一个工作日(weekday)的…

课程2B-创建交互式应用(下) 概述 课程2B的内容主要包括:使用变量来更新欲显示在屏幕上的内容,为按钮添加事件响应(联系XML属性与Java方法)逻辑等. 后续的课程会逐步深入地讲解使用Java开发基本Android程序需要掌握的语言知识.数据库知识.编程技巧以及面向对象编程思想等等,大家一起加油! Polishment-修饰原有布局 课程2B首先着眼于改进2A中"蜷缩"在屏幕左上部分的咖啡订购布局. 从这种狭窄的垂直长条形布局"解脱"出来有两个好处     1)…

课程2A 概述 课程2A.2B的内容主要是关于创建交互式应用的基础知识.之前的L1课程主要是Android UI的基础设计知识,基本上没涉及到编程. 2A的讲解主要包括:使用变量来更新欲显示在屏幕上的内容,为按钮添加事件响应(联系XML属性与Java方法)逻辑等. 从2A开始,后续的课程会逐步深入地讲解使用Java开发基本Android程序需要掌握的语言知识.数据库知识.编程技巧以及面向对象编程思想等等,大家一起加油! 交互 为了在Java方法中与视图布局中的UI对象进行交互,最好在XML文件中…

最近才发现Study Jams China的官方论坛也支持MarkDown,所以就直接把笔记发在了那儿. http://www.studyjamscn.com/thread-21855-1-1.html#pid279318…

深度学习课程笔记(一)CNN 解析篇 相关资料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点,我们可以看到图像识别有如下的特色: =================================== 分割线 ======================================================= 以上就是整体上来感受下深度神经网络,接下…

课程概述 这是一个专项课程(Specialization),包含5个独立的课程,学习这门课程后做了相关的笔记记录. (1) 神经网络和深度学习 (2)  改善深层神经网络:超参数调试,正则化,优化 (3)  结构化机器学习项目 (4)  卷积神经网络 (5) 自然语言处理:搭建序列模型 下面根据各部分的课程笔记列了个链接清单. (1) 神经网络和深度学习 了解NN的基础,如何建立NN,如何训练它,课程的最后建立一个DNN识别猫. 第一周-介绍深度学习:http://www.cnblogs.com…

vue—你必须知道的   目录 更多总结 猛戳这里 属性与方法 语法 计算属性 特殊属性 vue 样式绑定 vue事件处理器 表单控件绑定 父子组件通信 过渡效果 vue经验总结 javascript 经验总结 更多总结 猛戳这里 属性与方法 不要在实例属性或者回调函数中(例如,vm.$watch('a', newVal => this.myMethod())使用箭头函数.因为箭头函数会绑定父级上下文,所以 this 不会按照预期指向 Vue 实例,然后 this.myMethod 将是未定义.…

[2017cs231n]:课程笔记-第2讲:图像分类 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi-cn/AILearners 课程简介 斯坦福CS231n(面向视觉识别的卷积神经网络)课程大家都很熟悉了,深度学习入门必备课程. 这是一门每学期的视频更新都会引起一波尖叫的明星课.我参照的是2017版…

linux内核分析课程笔记(一) 冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构实际上就是存储程序计算机. 从两个层面来讲: 从硬件的角度来看,冯诺依曼体系结构逻辑上可以抽象成CPU和内存,通过总线相连.CPU上有一些寄存器,IP(Instruction Pointer)是一个指针,总是指向内存的某一块区域CS(Code Segment),CPU即从IP指向的地址取一条指令进行执行,执行完之后IP自增1,加到下一条指令(逻辑意义上的1,因为有些指令系统是变长指令) 从程序员的角度来看,存储程序计算机.CPU…

写在前面:上次学习课程对iOS还是一知半解,由于缺乏实践,看公开课的视频有时不能很好地领会知识.带着问题去学习永远是最好的方法,接触一段时间iOS开发以后再来看斯坦福iOS公开课,又会有许多新的发现,对于已有的概念有了新的认识.这次课程笔记主要用作归纳知识点,整理学习思路,与大家讨论课后习题,交流等. 第一课:iOS概述 1.iOS分层:①Core OS:核心操作系统层,基于UNIX内核(套接字,文件系统,电源管理,钥匙串,Bonjour等).API多为C函数,实际应用使用较少. ②Core S…

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…

title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…

笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式) Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记 进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型 多道程序设计 进程的概念.进程控制块 进程状态及转换.进程队列 进程控制----进程创建.撤销.阻塞.唤醒.... 0.2 线程模型 为什么引入线程 线程的组成 线程机制的实现 用户级线程.核心级线程.混合方式 1. 进程的基本概念 1.1 多道程序设计 允许多个程序同时进入内存运行,目的是为了提高CPU系统效率 1.2 并发环境与并发程序 并发环境: 一段时间间隔内,单处理器上…

概述 这是我学习[CSS动画实用技巧][1]的课程笔记 常用动画属性--transition [常用动画属性--transition][2] .change img{ display:block; width:300px; height:284px; opacity:0; -webkit-transform:translate(-100px,-100px); -webkit-transition:opacity 1s ease-in-out 0.5s,-webkit-transform 1s e…

从接触机器学习就了解到Andrew Ng的机器学习课程,后来发现又出来深度学习课程,就开始在网易云课堂上学习deeplearning.ai的课程,Andrew 的课真是的把深入浅出.当然学习这些课程还是要有一些基础的.线性代数,高等数学的一些知识. Andrew NG: Deep Learning.ai 网易云课堂(中文字幕) 推荐理由: Andrew Ng老师是讲课的能手,很多人认识他是从Stanford的经典<机器学习>课程上.Andrew老师授课思路清晰,简洁明了. 这是一份优美的信息图…

selenium课程笔记第一天(2017-7-1) 一.配置火狐浏览器 运行:firefox.exe -p -no -remote selenium课程笔记第二天 用Eclipse+java+selenium+ant的自动化测试 WEB端测试自动化 手机测试自动化(后期) 安全测试自动化(后期) 面试题:自动化测试是什么?什么情况下选择自动化?自动化测试与手动测试的区别,优势和劣势都有那些?UFT是什么?环境配置?环境搭建?框架搭建? 什么情况下选择自动化?规则 答:项目周期长.变更 UFT是什…

C#面试题(转载) 原文地址:100道C#面试题(.net开发人员必备)  https://blog.csdn.net/u013519551/article/details/51220841 1. .NET和C#有什么区别 答:.NET一般指 .NET FrameWork框架,它是一种平台,一种技术. C#是一种编程语言,可以基于.NET平台的应用. 2．一列数的规则如下: 1.1.2.3.5.8.13.21.34...... 求第30位数是多少,用递归算法实现.答:public class M…

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc  Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

[北航矩阵理论A]课程笔记 一.特征值 特征根相关: 设任一方阵 \(A = (a_{ij})_{n\times n} \in C^{n\times n}\) 特征多项式 \(T(\lambda)=|\lambda I- A| = \Pi(\lambda-\lambda_i)\) 全体特征根(含重复):\(\lambda(A) = \{\lambda_1,\cdots,\lambda_n\}\),叫做矩阵的 "谱" 特征值两个性质: \(\Sigma \lambda_i = tr(A)…

深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning Related Videos: My talk for Model Agnostic Meta Learning with domain adaptation Paper: https://arxiv.org/p…

深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network  2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtube =====>>  问题是:language 到底是否是 recursive 的呢? ======>> 上述几个图,就展示了这个语法树的成长过程... ================================================== ========>&g…

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…