关于零基础学习iOS开发的学习方法总结 最近很多零基础来参加蓝鸥培训的学生经常会问到一些学习方法的问题,就如下我自己见过的好的学习方法一起讨论一下. 蓝鸥iOS开发技术的学习路线图 程序员的主要工作是什么 在培训期间,老师与学生的时间应该如何分配 蓝鸥培训的主要内容是什么 iOS开发技术 Unity3D开发技术 Android开发技术 HTML5开发技术 iOS开发技术的学习路线图 [x] C语言技术基础 [x] OC开发基础 [x] UI界面开发基础 [x] 项目数据逻辑 [x] iOS高级程…

学习还是要通过实践总结这种方式去不断进步,当然这个思想对于生活中的任何事都是相通的,就像我现在做的就是总结一下自己的学习方法,更多的是针对于IT代码这块知识的总结. 我想通过这种博客总结的方式来不断总结自己的学习到的知识,同时给新人能有启发,这算是两大初衷吧. 作为一名程序员,我目前总结的学习网站有 GitHub, 慕课网,csdn, segmengfault, 知乎,腾讯课堂等等,当然也包括我现在用到的博客园,我希望博客园是一个我分享总结我学习历程的见证. 我希望我学习的知识除了在自己的脑海中…

就项目中自己用过的前端框架的学习成本比较与学习心得分享 刚工作时间不长只用过这几个框架下面是难易程度比较: 不论哪个web前端框架, 究其本质都是把页面的数据传递给后台服务器语言(如java)进行处理, 后台取出的数据把它显示在页面上不就这么简单么; 弄清楚这其中的提交方式(特别点就ajax方式), 参数传递, 事件机制然后在看懂API; 那么不管用什么web框架开发都是很顺心的, API在手通吃所有;  前提是一定要看懂API , 总是去问别人不会有多大进步的, 自己多看API文档; 学习成本…

1. SVM的最优化问题 2.拉格朗日乘数法,对偶条件KKT条件 3.软件隔支持向量机 4.非线性支持向量机,核函数 5.SMO算法 1. SVM的最优化问题 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大.SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法,在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题. 一般SVM有下面三种: 硬间隔支持向量机(线性可分支持向量机):当训练数据线性可分时,可通过硬间隔最大…

博士的初期内容主要是机器学习, 基于机器学习的理论来总结人类自身的学习过程和方式, 现总结博士视频中提到的主要方式 -.  学习的原则 例子重塑大脑 明确输入输出 用二阶知识拆分知识 二. 什么是学习 定义: 学习是压缩知识和信息的过程, 学习不是记忆, 记忆是学习的一部分, 记忆无法接受大量的知识信息, 所以对于知识的压缩的必要的, 学习就是找出知识的之间的关系, 三. 学习的目标 学习的目标就是通过例子来找出输入和输出之间的关系 , 这种关系也可以称之为模型, 如果模型可以可以在未知的例子中…

谈起软件开发一定会想到用什么技术.采用什么框架,然而在盛行的敏捷之下,人的问题逐渐凸显出来.不少企业请人来培训敏捷开发技术,却发现并不能真正运用起来,其中一个主要原因就是大家还没有很好的学习能力.没有学习,就不会有合格的ScrumMaster,没有懂得敏捷本质的成员,没有Being敏捷的思想.其实学习敏捷开发本身就是一种学习,敏捷实践中也都是学习,学习无处不在.学习那么重要,但又有多少人不仅是爱学习,而且有学习方法呢?闲话不多说了,继续和大家侃侃IT人的自我导向型学习,这可是敏捷个人体系三个组件…

前言 从学校毕业进入公司工作已经第3个年头了,回顾这3年的经历,有种迷茫的感觉.在公司我主要是做零售业公司的系统维护,接触的主要是Oracle的Database的东西.但是业务知识和oracle,都没怎么学好.感到虚度光阴的同时,我感觉到了危机感.所以给自己定了一个目标"学好iOS和Oracle Database".为什么学iOS呢?那是因为身为一个苹果迷,非常喜欢苹果的产品,希望拥有自己开发的App.Oracle Database是工作中能经常接触的,希望更上一层楼. 为了记录自己的…

Matlab心得及学习方法(不断更新) Matlab心得及学习方法(不断更新)P.S. 那些网上转载我的文章不写明出处的傻眼了吧?!老子更新了! 发现现在很多人(找工作的或者读博的)都想要学习或者正在学习Matlab,问我要怎么学习.其实我虽然写Matlab代码的经验还算丰富,但是还不能说是一个很好的Matlab编程人员,这里有一些心得,分享给大家希望对大家有所帮助.关于如何学习Matlab我的学习方法很简单:Matlab是练出来的,而不是看出来的.很多人问我有没有比较好的Matlab教材,我说…

第 一 章    Linux开山篇 1.1 Linux课程的内容介绍 1.2Linux的学习方向 1.2.1. Linux运维工程师:主要做大公司中的电脑系统维护,保证服务器的正常运行,如服务器的优化.日常的监控.数据的备份以及日志分析.总的来说就是对服务器的管理,安全的保障以及故障的处理. 1.2.2. Linux嵌入式工程师:需求量较小,在Linux下做驱动开发,在Linux系统下做嵌入开发,一般C语言学习较多. 1.2.3. 在Linux下做各种程序开发:用到Linux操作系统最多.如Ja…

Linux安装及学习 一.VirtualBox和Ubuntu安装 问题一:虚拟机中Ubuntu的版本 在设置虚拟机的操作系统的版本时,我发现我的电脑只能设置32-bit的Ubuntu版本.教程上选用了64-bit的,不知道出了什么问题. 不过教程上说只需要选择Ubuntu就行,可能没什么问题. 但我怀疑是我没有下载安装最新版本的Ubuntu,于是在第二部我下载好了以后又回来试一试. 那么问题来了...... 首先是之前下载的网址失效了,我问同学找到了新网址:http://cn.ubuntu.co…

原文 忘记在哪里看到这本书的介绍了,据说是一个小子自学1年,完成了4年麻省理工的课程,然后写了一本他学习方法的书.我搜了一下,居然中英文版都有,就花时间好好读了一遍,就是这本. 以下是这本书的完整笔记: 整体性学习法是一套能更准确描述大脑如何运作的学习理论. 整体性学习法基于这3个idea: 结构 Constructs 一个结构,就像脑中的一座城市, 大脑中有无数个这种城市, 比如 c++结构(c++ city), 这个结构定义了你知道的c++所有知识和你对c++所有知识点(ideas)的int…

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取 公开数据集(Mnist),爬虫 数据存储 数据库SQL 数据预处理 噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据…

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.…

java第三次预作业--虚拟机初体验(学习记录) 学习在笔记本上安装Linux操作系统 通过老师给予的官网链接,下载了VirtualBox-5.1.14-112924-win和Ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso开始按照安装,尽管如此,还是遇到来了一些问题. -在选择虚拟机的版本时,只有32位的操作系统,我当时没在意,就选择了32位.一路安装顺利,直到安装Ubuntu时,出现错误提示. 由于选择了32位,无法安装64位的操作系统,在重新选择时才发现没有64位. 我打开电脑…

说在,开篇之前 本文,源自我回答刚毕业朋友关于.NET学习疑惑的回复邮件. 本文,其实早计划在<你必须知道的.NET>写作之初的后记部分,但是因为个中原因未能如愿,算是补上本书的遗憾之一. 本文,作为[<你必须知道的.NET>]系列的第20回,预示着这个系列将开始新的征程,算是[你必须知道的.NET]2.0的开始. 本文,作为一个非技术篇章,加塞儿到<你必须知道的.NET>队伍中,我想至少因为回答了以下几个必须知道的非技术问题:.NET应该学习什么? .NET应该如何学…

一.单层感知机(perceptron) 拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层,在输出层得到分类结果: 缺点:无法模拟稍复杂一些的函数(例如简单的异或计算). 解决办法:多层感知机. 二.多层感知机(multilayer perceptron) 有多个隐含层的感知机. 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时,更多的层数使得神经网络可以模拟显示世界中更加复杂的情形. 多层感知机给我们的启示是,神经网络的层数直接决定它的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更…

本文章开头我想问一句话:PHP是做什么的? 因为这是面试中会问到的一个问题,虽然它看起来很简单,回答做网站的,也就是个简单建站的水平.回答做网站后端开发的,对PHP有了一定的认识,回答做后端处理的,有了更深层次的认识. 学习一样技能,你得先清楚这项技能是到底做什么的,说到这里,我想大家都会简单的说是做网站的,因为PHP在WEB领域应用最为广泛,大多数网站都是用PHP做的.准确的说PHP是做网站的后端开发的,其实我这样说还不算正确,PHP只是做后端开发的,但不只是网站而已.就像现在比较火的APP开…

深度学习其实要入门也很简单,不要被深度学习.卷积神经网络CNN.循环神经网络RNN等某些“高大上”的专有名词所吓到或被忽悠,要相信大道至简,一个高中生只要愿意学也完全可以入门级了解并依赖一些成熟的Tensorflow.pytorch等框架去实现一些常用模型.有关<深度学习>的综述或翻译已有很多,在此不在赘述,深度学习是机器学习的一种,今天将从更广的视觉来分析. 图1  深度学习是机器学习的子问题 1.机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是指利用机器(计算机)从有限的观…

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要:   在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将…

一.课程总概 这门课程的学习难度属于入门级别,又由于有c++的基础,所以学习这门课程也是比较轻松的.可以简单地把这门课的学习分为四部分:第一部分,java的介绍(第一章):第二部分,java的数据类型及控制语句(第二章~第四章.第六章):第三部分,java的方法(第七章):第四部分,java的编程练习(第五章.第八章). 二.第一部分 java的介绍 java简介 1.java程序运行的原理 [java运行原理] 2.名词解释 JVM(Java Virtual Machine):虚拟器 JDK(…

摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网…

https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列.时间序列.一般性序列数据等等.处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式). 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式.可以理解为一系列字符或一系列单词,但最经常处理的是单词层面.自然语言处理的深度学习是应用在单词.句子或段落上的模式识别:就像计算机视觉…

一.介绍 内容 使机器能够"举一反三"的能力 知识点 使用 PyTorch 的数据集套件从本地加载数据的方法 迁移训练好的大型神经网络模型到自己模型中的方法 迁移学习与普通深度学习方法的效果区别 两种迁移学习方法的区别 二.从图片文件中加载训练数据 引入相关包 下载网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1OgknV6OUB-27DED6KSZ0iA 提取码:ekc9 import torch import torch.nn as nn import torch.op…

一.ECC的简介 椭圆曲线算法可以看作是定义在特殊集合下数的运算,满足一定的规则.椭圆曲线在如下两个域中定义:Fp域和F2m域. Fp域,素数域,p为素数: F2m域:特征为2的有限域,称之为二元域或者二进制扩展域.该域中,元素的个数为2m个. 以下只介绍素数域. 一些术语说明: 1)  椭圆曲线的阶(order of a curve) 椭圆曲线所有点的个数,包含无穷远点: 2)  椭圆曲线上点的阶(order of a point) P为椭圆曲线上的点,nP=无穷远点,n取最小整数,既是P的阶…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

CNCC 2016 | 人工智能60年浪潮 (原文链接) Intelligence,智能是指生物一般性的精神能力,其三因素理论: 成分智力 Componential Intelligence:思维和对问题解决所依赖的心理过程,与受教育程度直接相关: 经验智力 Experiential Intelligence:与受教育程度并不直接相关: 情境智力 Contextual Intelligence:情商: Artificial Intelligence - AI,人工智能是指由人工制造出来的系统所表…

GDB调试汇编分析 代码 #include<stdio.h> short addend1 = 1; static int addend2 = 2; const static long addend3 = 3; static int g(int x) { return x + addend1; } static const int f(int x) { return g(x + addend2); } int main(void) { return f(8) + addend3; } 这次代码因…

PS:文章主要转载自CSDN大神hguisu的文章"机器学习排序":          http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7989489      最近需要完成课程作业——分布式排序学习系统.它是在M/R.Storm或Spark架构上搭建分布式系统,并使用学习排序Pointwise.Pairwise和Listwise三大类算法实现对微软数据集(Microsoft Learning to Rank Datasets)进行学习排序,这篇…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…