求学习经验

Linux/Unix社区 > 系统维护与使用区 [问题点数:100分,结帖人tbchinese]
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红花 2008年3月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
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我的一些学习经验:ONVIF

李迟按: 这个文章讲讲笔者学习ONVIF的经历

我的一点学习经验

1:就是要看书吧,我感觉还是要主要看完一本,网上说的什么看英文文档什么的方法不是很适用,而且英文文档好多写的很深而解释有不多,在加上又是英文,对于新手是很悲剧的。 2:因为看书的过程比较艰苦吧,需要一点...

学习经验

第一代生成树协议STP由DEC公司开发,后来经IEEE 802委员会修订,形成IEEE 802.1d标准。生成树协议和其他协议一样,是随着网络的不断发展而不断更新换代。在生成树协议发展过程中,老的缺陷不断被克服,新的特性不断...

程序员之路-学习经验总结分享

因此,一旦选择了这个行业,就意味着你必须不断学习才能跟得上大家的脚步,而要想成为一名优秀的程序员,更是需要通过正确的方法,设定正确的目标来进行不断地学习。 作为一名常年在各种技术群里吹水却又无比热心肠...

大疆校园招聘经验汇总

一、大疆软件/算法类机考题

机器学习的基本概念

顾名思义,机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下,如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结,并能够给医生提出适当的建议和意见,那对病人的康复来说,是多么的...

白话AI:看懂深度学习真的那么难吗?初中数学,就用10分钟

如果在这个人工智能的时代,作为一个有理想抱负的程序员,或者学生、爱好者,不懂深度学习这个超热的话题,似乎已经跟时代脱节了。但是,深度学习对数学的要求,包括微积分、线性代数和概率论与数理统计等,让大部分...

ANN(人工神经网络)基础知识

2、一个求和单元:用于各个输入信号的加权和 3、一个非线性激活函数:起到非线性映射的作用,并将神经元输出幅度限制在一定的范围内,一般限制在(0,1)或者(-1,1)之间 此外还有一个阈值 求和部分 总和...

机器学习-->期望风险、经验风险与结构风险之间的关系

经验风险 结构风险 统计机器学习包括三个部分:1.模型;2.策略;3.算法 其中模型表示的是所要学习的条件概率分布或者决策函数,模型的假设空间包含所有可能的决策函数。我们的目的就是从模型的假设空间中选择最优的...

机器学习之损失函数与风险函数

监督学习的任务就是学习一个模型f作为决策函数,对于给定的输入X,给出相应的输出f(X),这个输出的预测值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致,用一个损失函数(loss function)或代价函数(cost function)来度量预测...

深度强化学习——DQN

DQN(Deep Q-Learning)可谓是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的开山之作,是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知(Perception)到动作( Action )的端对端(End-to-end)学习的一种全新的...

关于决策树损失函数来源的理解与推导

在阅读《统计学习方法》5.1.4决策树学习一节过程中,有如下一句话引起博主疑惑:决策树的损失函数通常是正则化的极大似然函数。书上并未给出具体推导,直到5.4决策树的剪枝中,直接给出了正则化的决策树损失函数:。...

技术人生“白天生存,晚上谋发展”

白天生存,晚上谋发展 这句话最近在团队经常有人说,其实我也深有体会,因为我看到的技术牛人他们背后肯定有一段很长时间的艰苦时光,可能是3年,也可能是8年,也可能一直还在坚持。 其实我们周围大部份人有一些...

经验风险最小化和结构风险最小化

在假设空间、损失函数以及训练集确定的情况下,经验风险函数就可以确定。假设给定一个数据集: 模型f(x)关于训练数据集的平均损失成为经验风险或...根据这一策略,按照经验风险最小化最优模型就是求解最优化问题:

Python 实现输入任意多个数,并计算其平均值的例子

学习了Python相关数据类型,函数的知识后,利用字符串的分割实现了输入任意多个数据,并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串,以空格为分隔符,将分割的数据存入列表(lst1)中,将lst1中的数据转存入另一...

如何更好地进行android framework层的学习过来人指点一二啊!!!各位对framework层感兴趣的都来看看...

机器学习怎么入门——自学篇

时也势也,最近因为机缘巧合,下定主意要从项目管理领域跳转到机器学习领域(人工智能/深度学习),为了更快更高效的进入学习状态,我对这一块的培训市场和自学方法也做了一些调研。上一篇(机器学习培训班这么多,...

机器学习中为什么需要对数据进行归一化?

机器学习模型被互联网行业广泛应用,如排序(参见:排序学习实践)、推荐、反作弊、定位(参见:基于朴素贝叶斯的定位算法)等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上,其中很关键的一步就是对特征...

算法学习路线,有刷leetcode的大神指导下

今天被人虐了,很不开心,打算系统学习下算法,指导,最好是leetcode有刷题 经验的,我刷的时候 感觉挺吃力。 算法第四版,也有 但是感觉看着挺复杂

最小二乘法完成曲线拟合公式

设(x1, y1), (x2,y2), ...(xk,yk)为输入样本,...拟合过程变成上式的最小值,相信学过高数的童鞋应该都知道怎么,对的以此对系数a0,a1....偏导数,使其为零,最后可得K+1组方程: .......................

深度学习笔记(五) 代价函数的梯度求解过程和方法

作为自己的笔记系列,方便自己查阅和理解。 ...梯度本意是一个向量(矢量)当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。...

条件熵的定义

最大熵模型中使用条件熵作为模型基础,决策树算法中利用经验条件熵作为计算信息增益的基础。当熵和条件熵中的概率由数据估计(特别是极大似然估计)得到时,所对应的熵和条件熵分别成为经验熵和经验条件熵。维基百科...

经验风险最小化

前面提到,机器学习的目的就是根据一些训练样本,寻找一个最优的函数,使得函数对输入X的估计Y'与实际输出Y之间的期望风险(可以暂时理解为误差)最小化。期望风险最小化依赖于样本的输入X与其输出Y之间的函数映射...

特定条件下经验风险最小化等价于极大似然估计的证明

看过李航老师的《统计学习方法》的同学都知道,机器学习(统计学习)的三要素为:模型、策略、和算法。其中,模型就是所要学习的条件概率分布或者决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。...

python的列表List均值和中位数实例

这篇文章主要介绍了python的列表List均值和中位数实例,具有很好对参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np a = [2,4,6,8,10] average_a = np...

机器学习-1:MachineLN之三要素

机器学习解决的问题和李航老师统计学习方法所描述的统计学问题不谋而合。李老师定义为统计学习三要素:方法=模型+策略+算法。这不光是统计学习必经之路,这也是ML、DL三大关键所在,如果你这三块系统化了以后,都...

统计学习理论(SLT)与支持向量机(SVM)

0基础入门统计学习方法和支持向量机,从高等代数的欧几里得几何空间出发,到线性分类、核函数、VC维理论,步步深入,是笔者打开思路过程,也供其余入门者参考。(高手还望多多指教,错误之处手下留情~)

matlab如何矩阵行列式

matlab如何矩阵行列式 | 浏览:2824 | 更新:2014-03-12 13:29 1 2 3 4 5 分步阅读  行列式是我们学习《线性代数》第一个接触的概念,而且几乎贯穿《线性代数》...

我的iOS自学之路-从零基础到企业实战开发

学习一门语言需要坚持的毅力,本篇分享一下我的iOS自学之路,以及学习中总结的经验! 1. 为什么要学习iOS? 2014年11月左右进入某家公司,使用Java语言进行移动App接口开发工作,工作中认识了以为iOS开发同事,...

Web前端开发如何零基础自学

零基础前端开发初学者一枚,无经验博客弱鸡一只,现阶段写不出具有广度和深度的干货。但是博客的意义或许就是“记录和整理点滴经验,仅供自己参考,若是恰好对他人有用,也算好事一桩”。  我知道万事开头难,学好...

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