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怎么学习?
guohui2323
2011-02-18 05:52:24
我工作已经一年了,现在项目也不紧张,所以想给自己充充电。可是现在又不知道从何下手,平时做项目的时候遇到问题上网查查也能解决,可总觉得自己的基础不牢固,可我已经工作一年多了,我该学点儿什么呢?看些什么书比较合适啊?
请大侠们给些建议,期待中。。。。。。
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怎么学习?
我工作已经一年了,现在项目也不紧张,所以想给自己充充电。可是现在又不知道从何下手,平时做项目的时候遇到问题上网查查也能解决,可总觉得自己的基础不牢固,可我已经工作一年多了,我该学点儿什么呢?看些什么书比较合适啊? 请大侠们给些建议,期待中。。。。。。
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guohui2323
2011-02-20
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2楼的小弟,佩服你,前途无量
qiqittjj
2011-02-20
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根据自己的工作需要和以后的发展方向。
renhuihhh
2011-02-19
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虽然我还没工作 我大三了 自学的所有java相关的技术 代码积累量超过10w行 我觉得学习这个事的确得自觉认真 自己督促自己 我平时都是善于思考,思考那些经常看到的技术到底是怎么实现的,好奇之余我就会去买书或者上网查资料去了解,由于大学时间比较多 我平时写一些小玩意练手 效果蛮好
我曾经一周就学完了java se 然后就上网买了本thingking in java 两周看完 帮我洗了个脑,我彻底坠入java世界了, 然后就做了好多东西 java版飞鸽传书 超市管理系统 jmf播放器 等等
有了一定的代码基础 我就开始着手java ee 先把w3c的基础教程过了一遍 然后就买了本 李刚的《轻量级java ee企业应用实战 》 开始自学 jsp servlet ssh了
但是我永远不知足,我还入门了android sdk 准备以后也从事安卓手机软件开发
平时喜欢思考问题 也喜欢钻研 慢慢的就掌握了很多,虽然还有一年毕业,但我的知识能力不能仅限于此...
我的建议是:只要善于思考 善于动手 刻苦努力你就会比别人出色...希望楼主大哥有收获...
Acesidonu
2011-02-19
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要靠自己自觉
sbaiss
2011-02-19
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[Quote=引用 2 楼 renhuihhh 的回复:]
虽然我还没工作 我大三了 自学的所有java相关的技术 代码积累量超过10w行 我觉得学习这个事的确得自觉认真 自己督促自己 我平时都是善于思考,思考那些经常看到的技术到底是怎么实现的,好奇之余我就会去买书或者上网查资料去了解,由于大学时间比较多 我平时写一些小玩意练手 效果蛮好
我曾经一周就学完了java se 然后就上网买了本thingking in java 两周看完 帮我洗了个脑,我……
[/Quote]
佩服
没良心
2011-02-18
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元
学习
、迁移
学习
、对比
学习
、自监督
学习
与少样本
学习
的关系解读
本文解析了自监督
学习
、元
学习
及迁移
学习
与少样本
学习
(FSL)的关系,探讨了对比
学习
在自监督
学习
中的作用,元
学习
如何适用于FSL,以及迁移
学习
在FSL中的体现。
机器
学习
中在线
学习
、批量
学习
、迁移
学习
、主动
学习
的区别
本文详细介绍了机器
学习
中的批量
学习
、在线
学习
、迁移
学习
和主动
学习
的区别。批量
学习
在所有样本出现后调整权重,适合并行处理,但需要大量存储。在线
学习
逐样本调整权重,适用于大规模问题,存储需求小。强化
学习
通过环境反馈进行
学习
,常见于动态系统和机器人控制。迁移
学习
则解决新领域数据不足问题,通过迁移已有知识到新任务。这些
学习
方法各有优劣,适应不同场景。
模型的
学习
方式-迁移
学习
、多任务
学习
、小样本
学习
、元
学习
本文深入探讨了机器
学习
领域中的迁移
学习
、多任务
学习
和元
学习
的概念与实践。迁移
学习
通过将源任务的知识迁移到目标任务,解决数据稀缺问题。多任务
学习
则通过共享相关任务的知识,提升模型性能。元
学习
旨在
学习
如何
学习
,快速适应新任务。
监督
学习
、半监督
学习
、无监督
学习
、自监督
学习
、强化
学习
和对比
学习
本文概述了机器
学习
的主要类别,包括监督
学习
(如分类和回归)、无监督
学习
(如聚类、降维、异常检测等)、半监督
学习
(如自训练、图基算法)、自监督
学习
(基于上下文、时序和对比
学习
)以及强化
学习
。对比
学习
中的MomentumContrast和SimCLR算法也进行了介绍。这些方法广泛应用于各种领域,如分类、回归、数据挖掘和自动驾驶等。
学习
深度
学习
是否要先
学习
机器
学习
?
本文围绕毕设做神经网络课题,探讨
学习
深度
学习
是否要先学机器
学习
。建议先查深度
学习
前置知识,花少量时间
学习
,再专攻毕设方向。前置知识包括机器
学习
基础概念、数学基础和编程基础,深度
学习
在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方面应用广泛。
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