社区
C#
帖子详情
寻找学习方法
wujinjian2008n
2009-02-05 02:33:16
C# 语法中,很多单词像方法名、属性、类名等很难记住(太多了),有时记了这个忘了那个,怎么办啊???
C#高手们,你们是怎么学习的?
...全文
151
13
打赏
收藏
寻找学习方法
C# 语法中,很多单词像方法名、属性、类名等很难记住(太多了),有时记了这个忘了那个,怎么办啊??? C#高手们,你们是怎么学习的?
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
13 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
鱼C缸
2011-12-19
打赏
举报
回复
推荐你划分一下
分为基础篇 和 提高篇
基础篇,就单纯的语法和基础的语句:例如 if while for
熟读后,将书上的例子敲进去,理解为什么,不要知其然,不知其所以然。 然后去网上找找例如,杨辉三角形,水仙花 类似的算法题 做一做,再理解一两个排序方法,例如 冒泡排序。。
基础知识一定要牢固。
提高篇,就重点放在类的特性 指针 数组 和模板等,,
多敲代码,多做例子, 提高篇的东西 是比较重要的, 但不能在基础上面绕,也不能绕过基础。
高级篇,就跟自己定一个项,然后专攻, 例如:你对网络感兴趣,就专门看网络方面的,其他的做个了结就行啦。
以上属于个人观点,望楼主采纳。
feichanghenni
2009-02-11
打赏
举报
回复
多看书 多上机 多动脑。
liujiayu10
2009-02-10
打赏
举报
回复
多写写代码,慢慢就记住了,再说,也不用记啊
写了8年程序的人也不一定都记得某一个关键字的
wujinjian2008n
2009-02-10
打赏
举报
回复
继续寻找学习方法
yulien
2009-02-09
打赏
举报
回复
ding
yulien
2009-02-09
打赏
举报
回复
up
wujinjian2008n
2009-02-09
打赏
举报
回复
up
wujinjian2008n
2009-02-05
打赏
举报
回复
真的??
csgdseed
2009-02-05
打赏
举报
回复
多用自然熟
feifeiyiwen
2009-02-05
打赏
举报
回复
[Quote=引用 3 楼 wujinjian2008n 的回复:]
我现在感觉越学越不会。郁闷
[/Quote]
同感
wujinjian2008n
2009-02-05
打赏
举报
回复
我现在感觉越学越不会。郁闷
qiume
2009-02-05
打赏
举报
回复
工多艺熟,Visual Studio还有提示呢......
xutao888
2009-02-05
打赏
举报
回复
不用死记硬背,知道是怎么回事就行,等到要用了就翻书,用多了就知道怎么写了
机器
学习
中的急切
学习
方法
和惰性
学习
方法
急切
学习
方法
也叫积极
学习
方法
,惰性
学习
方法
也叫消极
学习
方法
积极
学习
方法
,这种
学习
方法
是指在利用算法进行判断之前,先利用训练集数据通过训练得到一个目标函数,在需要进行判断时利用已经训练好的函数进行决策,这种
方法
是在开始的时候需要进行一些工作,到后期进行使用的时候会很方便. 例如 以很好理解的决策树为例,通过决策树进行判断之前,先通过对训练集的训练建立起了一棵树,比如很经典的利用决策树判断一各新发现...
深度
学习
十大
学习
方法
—AI面试必备
导读:孔子曾经说过,“学如不及,犹恐失之。”因此 AI 工程师
学习
深度
学习
也要“温故而知新”。 以下是小编整理的其他文章,希望能对各位有所帮助 人工智能
学习
路线 OpenCV图像分割Python
方法
图像分割的
方法
图像处理基础知识 十大经典算法(图像处理))人工智能必备数学基础 深度
学习
是什么 深度
学习
是一种机器
学习
的
方法
,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度
学习
可以理解为神经网络的发展,神经网络是...
机器
学习
的四种
学习
方法
有正确的label如图: 有两个维度x1和x2,这里的1和2代表的是标签,即是分类结果,也就是正确结果,那么机器
学习
会按照这个结果自动帮你分界限,即 无正确的label 例如在个二维坐标内,可能只知道每个点的坐标其余的什么也不知道,即是没有包含正确结果的 那么机器就会有很多种的分法,例如 趋于监督
学习
和无监督
学习
之间有部分有正确结果,其他的没有的,即含少量正确结果,那么根据无监督
学习
分法,中间那条线就不再适用,因为有了部分的正确结果,要使其分在同一类里,那么就可能有这两种分类
方法
。 具有奖惩机制机器会根
机器
学习
之降维
方法
总结
降维
方法
分为线性降维
方法
和非线性降维
方法
,看下表: 本文结构如下: 线性降维
方法
主成分分析法 线性判别法 奇异值分解法 因子分析法 非线性降维
方法
~~流形
学习
简介 说到维度,其目的是用来进行特征选择和特征提取,注意特征选择和特征提取这二者的不同之处: 特征选择:选择重要特征子集,删除其余特征。 特征提取:由原始特征形成较少的新特征。 在特征提取中,我们要找到k个新的维度的集合,这
机器
学习
的
方法
机器
学习
(machine learning)是一门多领域交叉学科,涉及了概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人的
学习
行为,它能够发现和挖掘数据所包含的潜在价值。机器
学习
已经成为了人工智能的一个分支,通过自
学习
算法,发现和挖掘数据潜在的规律,从而对未知的数据进行预测。机器
学习
已经广泛的运用在了,计算机科学研究、自然语言处理、机器视觉、语音、游戏等。机器
学习
的
方法
主要分为
C#
110,532
社区成员
642,574
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
C#
.NET技术 C#
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
.NET技术 C#
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
让您成为最强悍的C#开发者
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章