番茄工作法,隔20分钟休息一次. 构建组块步骤:1.集中注意力. 2.理解基本概念. 3.进行练习. 获得专业知识的第一步是创建概念组块,能够将分散的信息集合到一起. Recall(回顾)比反复阅读更有利于知识的掌握. 交叉学习——比如复习考试时,在不同章节和材料的问题中切换——有时似乎会让你感到学习变困难了.但是事实上交叉学习能帮助你学习得更深入. 每天晚上做好第二天的计划,相信自己的计划. 为了避免拖延,应该避免把注意力集中在结果上,而应该集中在执行过程上.…

add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力.这篇文章就是探讨这个问题的,掌握了快速学习能力的规律,你自然就有了快速学习能力了. 原文:Learning How to Learn学习笔记 强力推荐的Coursera课程 “learning how to learn”. 这门课的一个主要观点是 diffuse mode thinking (如常规的身体锻炼) 对提高思考和学习能力有很大帮助.我实践了一两个月,感觉效果很好.工作中遇到的问题都更容易梳理解决.我们目标只…

<学得少却考得好Learn More Study Less>这本书最早是从褪墨网站上看到的,crowncheng翻译了全文.这本书介绍了不少学习方法,非常适合在校的学生,原文的作者Scott Young在高中和大学的学习成绩很好,但花在学习上的时间并不太多. 全书一上来引入了Holistic(整体性学习方法)这个单词,用来与死记硬背(Rote Memorization)学习法相区别,书的第四部分为小结,所以主要内容实际上是三个部分: 一.策略Strategy 二.技术Technology 三.…

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题…

最近做项目看了一篇论文<Learn to See in the Dark>下面是一些论文笔记 概括: 这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络,通过控制变量法来对比不同的去噪,增加信噪比(SNR)的方案,最终找到一个很好的解决方案.下面是详细介绍: 图片噪声影响: 由于图片拍摄的一些参数的设置不同,图片总是会出现一些噪声,或者的模糊等现象.高ISO可以提亮,但也会放大噪声.直接缩放或者拉伸直方图来降噪,也有一定效果,但并不能弥补光子不足的缺陷,如果增加曝光时间可以补充光子不足…

The Road to learn React书籍学习笔记(第二章) 组件的内部状态 组件的内部状态也称为局部状态,允许保存.修改和删除在组件内部的属性,使用ES6类组件可以在构造函数中初始化组件的状态.构造函数只会在组件初始化的时候调用一次 类构造函数 class App extends Component{ constructor(props){ super(props); } } 使用ES6编写的组件有一个构造函数时,需要强制地使用 super() 方法, 因为这个 App组件 是 Com…

The Road to learn React书籍学习笔记(第三章) 代码详情 声明周期方法 通过之前的学习,可以了解到ES6 类组件中的生命周期方法 constructor() 和 render() constructor() 构造函数只有在组件实例化并插入到 DOM 中的时候才会被调用.组件实例化的过程称为组件的挂载 mount render()方法也会在组件挂载过程中被调用,同时组件更新的时候也会被调用.每当组件的状态 state 和属性 props 改变的时候,组件的 render()…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduction: 对于大部分 NLP 的任务,得到足够的标注文本来进行模型的训练是一个关键的瓶颈.所以,active learning 被引入到 NLP 任务中以最小化标注数据的代价.AL 的目标是通过识别一小部分数据来进行标注,以此来降低 cost,选来最小化监督模型的精度. 毫无疑问的是,AL 对于其…

引言: 最近开始学习"机器学习",早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名,一直没有时间看他的系列课程.今天听了一课,感觉非常棒,通俗易懂,而又能够抓住重点,中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象. 视频链接(bilibili):李宏毅机器学习(2017) 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上:李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes) 所以,接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的困惑,如果有能够帮我解答的朋友也请多多指教. 李老师这一集仅用1分19秒时间,通过…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

今天搜索了一下raw_input() 和 input()的区别,引用下原文部分内容 两个函数均能接收 字符串 ,但 raw_input() 直接读取控制台的输入(任何类型的输入它都可以接收).而对于 input() ,它希望能够读取一个合法的 python 表达式,即你输入字符串的时候必须使用引号将它括起来,否则它会引发一个 SyntaxError . raw_input() 将所有输入作为字符串看待,返回字符串类型.而 input() 在对待纯数字输入时具有自己的特性,它返回所输入的数字的类型…

Chapter 1Apple’s Cocoa (for OS X) 和 Cocoa Touch (for iOS) toolkits 都是用 Objective-C写的. Chapter 2 (1) .m 代表 “messages”的缩写 .m -> Object-C compiler .c -> C compiler .cpp -> C++ compiler (2)在 Objective-C中, #import 保证了每个头文件只被包含一次,如同c中的#ifdef头文件卫士的作用一样.…

数据对象映射模式 1.数据对象映射模式,是将对象和数据存储映射起来,对一个对象的操作会映射为对数据存储的操作 2.在代码中实现数据对象映射模式,我们将实现一个ORM类,将复杂的SQL语句映射成对象属性的操作 3.结合使用数据对象映射模式.工厂模式.注册模式 具体代码如下: 1.定义一个user表,结构如下: 插入一条数据: 在User.php中定义User类,用来操作数据表: 在index.php中new一个User类,修改其属性,在脚本结束时,调用析构方法,将修改后的属性存入数据表,从而实现对…

装饰器模式(Decorator) 概述 1.装饰器模式可以动态地添加修改类的功能 2.一个类提供了一项功能,如果要在修改并添加额外的功能,传统的编程模式,需要写一个子类继承它,并重新实现类的方法 3.使用装饰者模式,仅需在运行时添加一个装饰器对象即可实现,可以实现最大的灵活性 代码实现如下 使用原型模式中的Canvas类,如果当前想设置draw()方法画图的颜色为红色,传统的方式实现如下: 定义一个子类,重写draw()方法,从而实现特定的功能:如果需要增加很多功能呢?就会遇到问题: 使用装饰者…

原型模式 概述: 1.与工厂模式作用类似,都是用来创建对象 2.与工厂模式的实现不同,原型模式是先创建好一个原型对象,然后通过clone原型对象来创建新的对象,这样就免去了类创建时重复的初始化操作 3.原型模式适用于大对象的创建,创建一个大对象需要很大的开销,如果每次new就会消耗很大,原型模式仅需内存拷贝即可 代码如下: 1.编写一个画图类: <?php namespace IMooc; class Canvas{ public $data; /** * [生成一块宽为20,高为10的包含*的…

观察者模式 概述: 1.观察者模式(Observer),当一个对象状态发生改变时,依赖他的对象全部会收到通知,并自动更新 2.场景:一个事件发生后,要执行一连串更新操作,传统的编程方式,就是在事件的代码之后直接加入处理逻辑.当更新的逻辑增多之后,代码变得难以维护,这种方式是耦合的,侵入式的,增加新的逻辑要修改事件主体的代码 3.观察者模式实现了低耦合,非侵入式的通知于更新机制 代码如下 传统的方式是如下:事件触发时,会执行逻辑1,逻辑2,逻辑3....... 事件和更新操作时耦合在一起,编程是侵…

策略模式 1.概述:策略模式,将一组特定的行为和算法封装成类,以适应某些特定的上下文环境,这种模式称为策略模式 例如:一个电商网站系统,针对男性女性用户要各自跳转到不同的商品类目,并且所有广告位展示不同的广告 传统的是使用条件分支进行判断,代码不灵活 使用策略模式,要先定义一个约束行为的接口,I_UserStrategy 定义两种策略,男性male和女性female策略类,分别实现了I_UserStrategy. MaleUserStrategy.php FemaleUserStrategy.p…

适配器模式 1.适配器模式,可以将截然不同的函数接口封装成统一的API 2.实际应用举例,PHP的数据库操作有mysql.mysqli.pdo三种,可以用适配器模式统一成一致,类似的场景还有cache适配器,将memcache,redis,file,apc等不同的缓存函数,统一成一致.APC参考鸟哥博客(http://www.laruence.com/tag/apc) 以数据库操作接口为例: 1.定义数据库操作类的接口,用来约束不同的数据库操作类 在IMooc/Database/I_Databa…

一.工厂设计模式 index.php $db = IMooc\Factory::createDatabase(); 使用工厂类的静态方法直接创建一个dababase对象,当类名发生修改时,在工厂里修改即可. IMooc/Factory.php 二.单例设计模式 保证在整个脚本运行期间,只有一个对象的实例,比如数据库操纵对象 Database.php Factory.php index.php output同一个对象: object(IMooc\Database)#1 (0) { } object…

SPL标准库的使用 SPL是用于解决典型问题(standard problems)的一组接口与类的集合. 1.SPL提供了很多数据结构类,如SplStack.SqlQueue.SqlHeap.SplFixedArray等 实例代码如下: a.栈 b.队列 c.定长数组 2.PHP链式操作的实现 index.php IMooc/Database.php 3.PHP魔术方法 a.__get\__set:对象属性的管理 index.php Object.php output : string(19)…

一.编程字体选择 1.选择等宽字体 包括Courier New ,Consolas,Source Code Pro(推荐) 2.环境搭建(建议easyPHP) 二.开发符合PSR规范的基础框架 PSR: 1.命名空间和类文件的绝对路径必须一致 2.类名必须大写: 3.除入口文件外,其他的 ".php"必须只有一个类 符合PSR-0规范的基础框架: 1.全部使用命名空间 2.所有PHP文件必须自动载入,不能有include.require 3.单一入口 入口文件index.php 文件目…

PHP一般运行于Linux服务器中,周边主要包括:Linux运行环境.文件存储.数据库.缓存.网络 常见PHP场景的开销次序: 读写内存<<读写数据库(使用内存作为缓存.异步处理)<<读写磁盘<<读写网络数据(网络延迟) 尽量操作内存和数据库,避免操作磁盘和网络数据,一定要避免读取大文件 一.优化网络请求: 可能存在的问题: 1.对方接口的不确定性因素 2.网络稳定性 优化网络请求措施: 1.设置超时时间(数字可以根据自己项目实际情况进行调整) a.连接超时:200ms…

使用ab进行压力测试 ab -n行数 -c并发数 url 重点关注下面两点: 1.Request per secend : 每秒可接收的请求数 2.Time per request : 每次请求所耗费的时间 优化1.多使用PHP自身的功能(如PHP定义的函数.常量),尽量少自己造轮子,自己写的代码冗余较多,可读性不高,且性能低下 PHP每次接受请求后,都会进行编译成底层语言,C->汇编->机器语言,同时接受大量请求,每个请求都会执行一次编译 示例代码如下: bad.php          …

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

导读: 你会不会好奇为什么学习好的人会学的越来越好?那些课下不学习的人却比你考的好?一个人是怎么同时拿到好几个学位?为啥反复背的知识要领总是忘?为啥看个书总是不停走神?为啥总是苦逼似得看书直至厌烦? 斯科特·扬(Scott Young)的<如何高效学习>,讲述这位学习达人,利用这套高效的学习理论,10天拿下线性代数.12个月内自学完成4年麻省理工学院计算机学科的33门课程. 博学家马文·明斯基说:"了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的其他事物相联系.通过联系,你可将想法…

高级React组件 本章将重点介绍高级 React 组件的实现.我们将了解什么是高阶组件以及如何实现它们.此外,我们还将深入探讨 React 中更高级的主题,并用它实现复杂的交互功能. 引用 DOM 元素 有时候我们需要在 React 与 DOM 节点进行交互. ref 属性可以让我们访问元素中的一个节点,通常,访问 DOM 节点是 React 中的一个反模式,因为我们应该遵循它的声明式编程和单向数据流.当我们引入第一搜索组件时,就已经了解刀这些问题,但是在某些情况下,我们仍然要访问 DOM 节…