我想学习DX,该怎样入手？

stidio_zhougang 2002-08-04 03:11:47

我想学习DX,该怎样入手？

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夭夭 2002-08-14

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c++,com还有就是例程,dxshow中有一个很完整的编程思想,值得学习

kwok_1980 2002-08-04

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C++ ->C++高手 ->COM

dev_uoboy 2002-08-04

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首先要精通C++，然后有COM的基础,最后就是：努力努力再努力。

书山有路勤为径，学海无崖苦作舟

我粗算了一下对机器学习（偏理论和方法论不偏工程）大概30个技能点吧（可能增加）每个点我分成高中初三个级别即总共90分为了方便理解默认本科毕业送基础分10分凑到100分以我自己为例我入学博士的时候是英国本科大致上7+10=17分博一（21分）：上数学系博士课和机器学习的入门课并多次参加kaggle 第一次使用tensorflow但不会读paper 更不会写找了几个做ML的老师结果都被拒了试着了解了几个女生但没遇到合适的博二上（31分）：刚开学遇到了我现在的导师开始了第一个线性模型项目

文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播（BP）CNN本质和优势鞍点的定义和特点？神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？卷积卷积的反向传播过程CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（average pooling）最大池化（max pooling）感受野感受野的作用感受野计算卷积神经网络的感受野权重初始化方法Xavier正则化方法Ba

这一章重点探讨统计模型和机器学习模型，两个大的主题都建立在数据的基础之上，所以要熟练掌握对数据的处理与分析。实际上，机器学习本身就是统计模型的延伸，是在大数据背景下传统统计方法捉襟见肘了，所以才考虑引入机器学习。在学习过程中，大家会接触到大量的算法，一方面要理解算法的基本原理，另一方面又要能针对实际问题进行灵活应用。注意：本章内容是比较难以学习的一个章节，希望各位能够耐心去看完这一章。另外，大家还要注意，机器学习方法虽然应用非常广泛，但也有它的局限性，并不是所有数学建模问题都适合使用机器学习来处理。本节将重

专栏亮点篇幅短小精悍，帮你提炼重点：这不是一个大而全的高等数学课程，而是一个简明扼要的专栏，解决的是机器学习中最优化问题所需要的核心基础概念，但对于最重要的微分基础、多元分析、优化基础和多元极值四部分知识，我们则进行庖丁解牛式的透彻讲解。使用 Python 工具，无缝对接工程：教你用熟、用好 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas 等工具库，无缝对接工程实践应用。结合优...

ROBOMASTER机甲大师赛视觉学习方案视觉技能学习踩坑硬件平台个人修为坑机甲大师（RoboMaster）是由大疆创新（DJI）的创始人汪滔发起并承办、由共青团中央、全国学联、深圳市人民政府联合主办的年度机器人竞技赛事，为全国大学生机器人大赛旗下的四大赛事之一，并且是全球首个射击对抗类的机器人比赛。其在2015年诞生伊始就凭借其颠覆传统的机器人比赛方式、震撼人心的视听冲击。视觉技能 C++/python程序语言学习按照机甲大师官方参赛攻略要求视觉（算法）组应当掌握一门熟悉一门汇编语言，对此个人建

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