【课程笔记】

并查集

本文主要来自于慕课网liuyubobobo老师的算法课程笔记，我在GitHub对该课程进行了详细的总结，查看本文源码可以点击此处。
jawhiow·2020-07-02 05:02

《三节课》在线课程笔记：互联网运营方法论实战（侵删）

切实可行的运营方案主讲黄有璨老师一评估上线目的1没有用户时，上线目的是：探索。找到早期容错性比较高的种子用户。对于这些用户需要关注的侧重点数据包括：使用时间、频次、留存率、活跃度、用户美誉度、自然用户新增等。2已经到4.0版本了，这时候是为了推广新业务（新功能）侧重点：新功能资源储备、新老业务之间的兼容、新功能的推广情况、用户使用情况、客服&用户维系潜在重点：新功能推广方式、用户反馈、推广转化情况
一冠疯格·2020-07-02 04:51

《哲学的凝视》课程笔记2

拍摄于梅展《哲学的凝视》课程中王强老师提到哲学的视觉是以客观化及静观化为基础的。一、哲学视角—客观化1、是什么？纵观整个西方哲学史几千年，哲学视角可以用“客观化”三个字就描述清楚。哲学用全部的理性功能、概念、工具试图把世界，或者把它的对象客观化，这是哲学视角的全部奥秘。客观化就意味着它可以等同于将来从哲学分裂出来的科学。科学也要把世界客观化，但是科学的客观化比哲学更加狭窄化，必须通过实验的手段进行
陈雅诗Nicole·2020-07-02 02:41

HIT计算机系统2019大作业报告

guozn.cn程序人生-Hello’sP2P：计算机系统大作业Github仓库CSAPP课程文件（含大作业word、pdf、md和附件）笔记总结（点击主页）计算机系统课程笔记总结CSAPP第二章信息的表示和处理
頔潇·2020-07-02 01:14

下载量过百万的吴恩达机器学习和深度学习笔记更新了！（附PDF下载）

今天，我把吴恩达机器学习和深度学习课程笔记都更新了，并提供下载，这两本笔记非常适合机器学习和深度学习入门。
风度78·2020-07-01 23:09

96课：Core Data 进阶：搜索、更新对象

课程笔记文集地址：Udemy课程：TheCompleteiOS9DeveloperCourse-Build18Apps一、查找某个属性的数据其实只需要改变一行代码即可：ifletusername=result.valueForKey
sing_crystal·2020-07-01 23:10

《时间管理》课程笔记（一）

1.为什么要时间管理曾经有过这样一个报道：有一名记者随机采访了几个人，问了这样一个问题：你认为你的时间是由自己来掌控的吗？得到的回答却是这样的：如今各种竞争如此激烈，能拉到一个客户不容易，只要客户一个电话，我就马上要出现，我的时间完全由客户掌控。我只不过是一名普通的小职员，主管给我安排什么我就做什么。自己掌控时间？！等我当了经理再说吧。我总是有忙不完的工作，哪还来得及自己安排时间？别开玩笑了。在这
海力布·2020-07-01 22:41

斯坦福CS229机器学习课程笔记一：线性回归与梯度下降算法

应该是去年的这个时候，我开始接触机器学习的相关知识，当时的入门书籍是《数据挖掘导论》。囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器：决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络、随机森林等等；另外较为认真地复习了统计学，学习了线性回归，也得以通过orange、spss、R做一些分类预测工作。可是对外说自己是搞机器学习的还是不太自信，毕竟和科班出身的各位大牛相比自己对这些模型、算法的理解只能算是“知其然而不知其所以然”
diezhangu4106·2020-07-01 22:19

【笔记3-2】CS224N课程笔记+作业参考代码 - 词向量表示 word2vec

的方法基于迭代的方法-Word2vecCBOW(continuousbagofwords)skip-gram梯度的推导过程skip-gram和CBOW的改进Assignment1参考代码【笔记3-1】CS224N课程笔记
jessie_weiqing·2020-07-01 20:59

007行动17班2队7.28作业雨汇总

007-1217王进《beyondfeelings》译文连载007-1218王虹亮价值1199元的商务逻辑思维课程第一课课程笔记007-1219邓木伟长寿的最新科学秘密007-1220丁媛媛超越感觉读后感
铭心小站·2020-07-01 19:36

C++：清华大学《C++面向对象程序设计》课程笔记(上)—基础语法

C++：清华大学《C++面向对象程序设计》课程笔记(上)—基础语法本文主要记录了清华大学《C++面向对象程序设计》课程的基础语法笔记，使用的语法规则基于“std::C++11”版本，编译环境为Dev-C
为学习痴狂的大鱼·2020-07-01 16:13

growth curve analysis/trajectory analysis/growth change models on longitudinal data analysis (1)

的方法部分，basedonpublicationwalgorithm#(2)主要是growthcurveanalysiswithlongitudinaldesign+latentchangescore的课程笔记
Yuinfen·2020-07-01 15:58

确定自己的习惯种类——海比特第二讲总结

一、提取感触比较深的课程笔记：1.习惯的定义是有效个人成长的保障和加速器。从这个角度来讲坏习惯并不是习惯，因为它不能对个人成长起到保障和加速的作用。
右手戒指·2020-07-01 14:01

卷积神经网络CNN详解（李宏毅-卷积神经网络课程笔记总结）

墙裂推荐完整的观看学习课程，内容非常详实且不枯燥。李宏毅-ConvolutionNeuralNetwork(CNN)-卷积神经网络备注：这篇博客内容完全不足以概括完整的课程内容，且距学习已过（tuo）去（yan）了一个月，记忆有些褪色，因此只整理总结了部分基（hai）础（ji）核（de）心（de）内容CNN解决的问题在CNN出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像在数字化的过程中
Tong_jy·2020-07-01 14:42

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（十九）：卷积神经网络笔记（下）

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元，比较详细地翻译了课程笔记，我这里就是参考和总结。
我是管小亮·2020-07-01 13:34

[Java数据结构][1] 稀疏数组的Java代码实现案例

来自尚硅谷Java数据结构的课程笔记当遇见一个数组中有许多默认的重复数字时候，如棋盘，地图，可以用稀疏数组存储，节省存储空间掌握数组到稀疏数组掌握稀疏数组返回原数组案例可以看到以稀疏数组存储有效的节省了空间
会时·2020-07-01 13:07

文本挖掘与分析课程笔记_Week1

前言概念区分：文本检索与搜索引擎:大量数据→少量有用数据文本挖掘：少量有用数据→提炼出有用知识并应用ps：越深层次的数据挖掘往往鲁棒性不够，准确率不够高，同时依赖人工的介入，但更能获取高质量的分析结果。第一周笔记从某种意义上来讲，人类可以比做一个观察器，但这个观察器输出的是文本，我们可以通过几个方面对文本进行分析：对文本结构进行分析，可以获得与语言有关的知识（语法等）对观察者的文本进行分析，可以获
DranGoo·2020-07-01 09:42

coursera机器学习课程笔记 第四周 一对多逻辑回归

ex3github:https://github.com/DLW3D/coursera-machine-learning-ex练习文件下载地址:https://s3.amazonaws.com/spark-public/ml/exercises/on-demand/machine-learning-ex3.zipOne-vs-AllLogisticRegression一对多逻辑回归CostFunc
3D_DLW·2020-07-01 08:30

吴恩达 深度学习 第一课第三周 课程笔记和课后习题答案

1，课程小结主要讲了只有一层隐层的浅层神经网络。假设样本有三个特征，隐层有4个节点，则神经网络的结构如上图所示。正向传播计算有四个公式。对于多样本，向量化计算如下：常用的激活函数：一般来说，tanh函数好过sigmod函数，因为其中心为0，除非是二元分类，一般不用sigmod函数；一般情况下，激活函数选用Relu函数。反向传播计算梯度如下：一般w初始化是采用随机数而不能采用全零处理，全零处理会导致
Anakin6174·2020-07-01 07:18

【系列7】思维导图，让你换一种打开方式学数学

思维导图图片发自App课程笔记1.认识思维导图2.课程小互动看看你能够一分钟记住多少个词语有没有感觉有点难呢？那你换一种方式试试呢，看看用思维导图的方式记忆有没有效果？有没有发现导图记忆很快呢？
荷语微光·2020-07-01 07:14

知识图谱导论（二）知识图谱概览

【课程笔记基于浙江大学陈华钧老师的课件学习呢】万维网：以链接为中心的信息系统语义网：以数据为中心的信息系统1.知识图谱的起源谷歌的知识图谱（ThingsnotStrings）-20122.知识图谱概念的演变
悦悦是个大菜鸟·2020-07-01 07:41

吴恩达机器学习课程笔记——第一周

1.单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)1.1模型表示像上述公式，因为只含有一个特征/输入变量，因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。例子如下：单变量线性方程，就是我们初中就学的一元一次函数。当然啦，除了这个模型之外，我们还有很多其他的线性模型，比如指数模型、对数模型等等，除了线性模型之外，还有非线性模型，有这么多的模型，其目的就是在于更好的拟合训练集的
这就是一头猪·2020-07-01 05:08

cs224n 2019 Lecture 2: Word Vectors and Word Senses课程笔记

课程目标简单回顾词向量和词向量模型word2vec优化基础通过计数，我们能更有效的抓住这一本质吗词向量的glove模型评估词向量词的含义本人也是刚入门，有些地方因为不是很理解翻译的不好，希望大家积极指正！！！一、word2vec的复习迭代语料库中的每个单词使用词向量预测周围的单词向量是行向量的形式。U*v4是外围词向量和中心词向量的乘积。在计算乘积的softmax。简单的说word2vec就是把意
努力努力再努力_越努力越幸运·2020-07-01 03:58

36/70 小自班 041 发现自己悄无声息在改变

现在，如果我工作中间有空余时间，我在看书、看课程笔记、写、小密圈，还有前一段时间又报了21天的理财班，我只要有时间就在写作业整理笔记。日子过的很充实，我依旧每天9点半就睡觉了，没有延长每天的作息时间。
宋鸽·2020-07-01 00:19

宁向东《管理学》课程笔记（二十二）

017讲：愿望与能力--了解他人的两条线索！本堂课主要讲动机理论，这是了解他人的基础，也是管理的基础。图片发自App1、动机理论作为管理者应该怎么管理下属，这件事每天都有同学问宁老师。从了解他人的角度，老师和你分享一下这里面的基本逻辑。任何人在工作中的业绩表现，都可以归因于两样东西：一是能力，二是愿望。要想把工作做得出色，这两条缺一不可。今天我们不展开说‘’能力‘’，只就把‘’愿望‘’这一点说透。
於万斯年受天之祜·2020-06-30 19:56

机器学习的性能优化方法

1.引言最近看吴恩达深度学习的深度学习课程笔记，笔记公布网站:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_bookshttp://www.ai-start.com
zourzh123·2020-06-30 19:34

Java设计模式精讲—慕课网—课程笔记4（第8章 单例模式）

Java设计模式精讲—慕课网—课程笔记38单例模式讲解+Coding+源码解析8.1单例模式讲解8.2单例设计模式——懒汉式及多线程Debug实战8.3单例设计模式——DoubleCheck双重检查实战及原理解析
江南土豆·2020-06-30 18:55

学堂在线—Java程序设计—课程笔记（第7章 图形用户界面）

第7章图形用户界面7.1绘图7.2Swing基础7.3Swing的层次7.4布局管理7.5内部类7.6事件处理的基本概念7.7事件派发机制7.8顶层容器7.9中间层容器7.10原子组件7.11其他Swing特性7.1绘图图形环境和图形对象：GUI组件左上角坐标默认为（0,0），从左上角到右下角坐标增加，坐标的单位是像素；Graphics对象，抽象类，专门管理图形环境，提供了一个与平台无关的绘图接口
江南土豆·2020-06-30 18:51

吴恩达机器学习课程笔记——第一周

1.单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)1.1模型表示单变量线性回归像上述公式，因为只含有一个特征/输入变量，因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。例子如下：回归函数图示单变量线性方程，就是我们初中就学的一元一次函数。当然啦，除了这个模型之外，我们还有很多其他的线性模型，比如指数模型、对数模型等等，除了线性模型之外，还有非线性模型，有这么多的模型，其目的
lan_ha·2020-06-30 18:36

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(9)第三课 结构化机器学习项目-第一周 机器学习（ML）策略（2）（ML strategy（2））

第三门课结构化机器学习项目（StructuringMachineLearningProjects）第二周机器学习（ML）策略（2）（MLstrategy（2））文章目录第三门课结构化机器学习项目（StructuringMachineLearningProjects）第二周机器学习（ML）策略（2）（MLstrategy（2））2.1进行误差分析（Carryingouterroranalysis）2
geekxiaoz·2020-06-30 17:50

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(2)第一课 神经网络和深度学习-第二周：神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)

第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第二周：神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)文章目录第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第二周：神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)2.1二分类(BinaryC
geekxiaoz·2020-06-30 17:50

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(6)Python实现多变量线性回归、梯度下降和正规方程(Programming Exercise 1.2)

ex1data1.txt、ex1data2.txt和编程作业ex1.pdf（实验指导书）提取码：i7co2多变量线性回归(Linearregressionwithmultiplevariable)本章课程笔记部分见
geekxiaoz·2020-06-30 17:15

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(9)Python实现逻辑回归和正则化(Programming Exercise 2)

LogisticRegressionPython版本3.6编译环境：anacondaJupyterNotebook链接：ex2data1.txt、ex2data2.txt和编程作业ex2.pdf（实验指导书）提取码：i7co本章课程笔记部分见
geekxiaoz·2020-06-30 17:15

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(20)13.聚类(Clustering)

13.聚类(Clustering)文章目录13.聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介13.2K-均值算法13.3优化目标13.4随机初始化13.5选择聚类数本章编程作业及代码实现部分见:Python实现聚类(ProgrammingExercise7.1)13.1无监督学习：简介在这个笔记中，将开始介绍聚类算法。那么，什么是非监督学习呢？在课程的一开始，我曾简单的介绍过非监督学习，然
geekxiaoz·2020-06-30 17:15

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(5)多变量线性回归、梯度下降和正规方程

4.多变量线性回归、梯度下降和正规方程(LinearRegressionwithMultipleVariable,GradientDescentandNormalEquation)文章目录4.多变量线性回归、梯度下降和正规方程(LinearRegressionwithMultipleVariable,GradientDescentandNormalEquation)4.1多维特征4.2多变量梯度下
geekxiaoz·2020-06-30 17:15

负责任也有方法论

内容声明：本文是幸福进化俱乐部易仁永澄老师的真自由训练营第三课学习记录课程笔记真自由训练第三课.jpeg几点感受1.经常听到有人说“负责任”，大家好像也知道负责任是什么意思，我的体会是用心一些，积极一些
digman·2020-06-30 17:23

Udacity 数据分析进阶课程笔记L33：支持向量机（SVM）

SVM寻找一条直线或超平面，将输入数据分隔成两类。好的分隔线可以最大化间隔最大化MarginSVM首先考虑是否正确分类，其次才是最大化间隔。同时，可以做到忽略异常值，在忽略异常值和最大间隔之间找到平衡点。sklearn中的SVM：import、fit()、predict()相对于朴素贝叶斯，线性SVM提供一条笔直的决策边界KernelTrick：特征（维度）变换，可以在构造分类器时通过kernel
有刺客·2020-06-30 15:26

分身术训练营复训第2课的学习感受

声明：本次课程内容均来自@易仁永澄@幸福进化俱乐部【分身术训练营】一、课程笔记二、学习感受错误信念的危害，短期往往让人思维僵化、过于执着，被错误的念头困住，无法做出来正确的解决办法，应该是用BTAFE模型
苏黎世精灵·2020-06-30 14:19

真自由02作业 | 勇气，就是带着恐惧前往

一、课程笔记课程框架1、情绪的裹覆作用：挡住我们前进的是情绪①困住我们是问题吗？困住我们的并不是问题，困住我们的是情绪。情绪的裹覆作用：情绪会限制你的能力发挥。挡住我们解决问题的是什么？是问题本身吗？
拍谢少女·2020-06-30 12:11

吴恩达（Andrew Ng）《机器学习》课程笔记(1): 第1周——机器学习简介，单变量线性回归——梯度下降法

吴恩达（AndrewNg）在Coursera上开设的机器学习入门课《MachineLearning》：课程地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning目录一、引言1.1、机器学习（MachineLearning）2.1、监督学习（SupervisedLearning）（1）什么是监督学习？（2）监督学习分类：3.1、无监督学习（Unsuper
TechArtisan6·2020-06-30 12:23

Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记(2)

神经网络和深度学习—神经网络基础1.二分类问题对于二分类问题，大牛给出了一个小的Notation。样本：(x,y)，训练样本包含m个；其中x∈Rnx，表示样本x包含nx个特征；y∈0,1，目标值属于0、1分类；训练数据：{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}输入神经网络时样本数据的形状：X.shape=(nx,m)目标数据的形状：Y=[y(1),y(2),⋯
遇见更好的自己·2020-06-30 06:41

BERT基础（一）：self_attention自注意力详解

参考：李宏毅2019年新增课程week15transformer课程笔记视频及课件地址：https://www.bilibili.com/video/av65521101/?p=97
杨丹的博客·2020-06-30 05:56

小甲鱼Python课程笔记第22讲，第23讲，第24讲

一、递归是什么函数调用自身的过程叫递归defrecursion():returnrecursion()这个例子会无限调用自身函数。例：阶乘deffactorial(n):ifn==1:return1else:returnn*factorial(n-1)number=int(input("请输入一个正整数"))result=factorial(number)print("%d的阶乘是：%d"%(nu
yang591864108·2020-06-30 05:39

分身术1—语言的秘密

课程笔记&感悟在第一天的课程中，最大的收获就是了解了小我的语言。通过昨天课程学到的内容，今天仔细观察了下自己的语言，还是会发现自己的一些语言规律。
自我迭代的小喆·2020-06-30 05:36

吴恩达机器学习课程笔记02——处理房价预测问题（梯度下降算法详解）

建议记住的实用符号符号含义m样本数目x输入变量y输出变量/目标变量（x,y）训练样本（x^(i),y^(i)）第i个训练样本h假设的函数(h(x)=y)H函数：hθ(x)=θ0+θ1*x(h(x))【单变量线性回归模型】备注：常用希腊字母Αα：阿尔法AlphaΒβ：贝塔BetaΓγ：伽玛GammaΔδ：德尔塔DelteΕε：艾普西龙EpsilonΖζ：捷塔ZetaΕη：依塔EtaΘθ：西塔Thet
xclhs·2020-06-30 04:48

[Day4~LoJo]比特币曲折如人生

车上有空，继续学习课程笔记。读到李笑来老师11年购买比特币，也曾多次面对比特币当年的大涨大跌，怀疑人生，也曾看尽早期比特币投资市场的贪婪与疯狂，短视与遗憾，不胜唏嘘。
LoJo_bebc·2020-06-29 23:21

吴恩达deeplearning.ai课程笔记/习题全部汇总目录

暑假一直在刷吴恩达老师的深度学习课程，由于课程中部分内容并不能很好的理解，所以会去对比各个博主的笔记进行学习。为了自我方便，我将所有我认为写的很好的博客汇总到这里，用于快速翻阅。1.神经网络与深度学习深度学习概述神经网络基础之逻辑回归DeepLearning.ai课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习—神经网络基础编程作业：使用Numpy的基础Python、logistic回归神经网络基础之Py
Sp4rkW·2020-06-29 22:46

Python 爬虫实战 3

FiddlerFiddler工作原理安装方法配置Fiddler项目：使用抓包分析获取腾讯视频评论数据开始抓包分析抓包过程分析按照上面流程，每次触发一个页面，观察复制的url的规律代码部分第三讲：抓包分析技术精讲（课程笔记
UtopXExistential·2020-06-29 22:41

中国大学Mooc -《现代礼仪》课程笔记 (湖南大学袁涤非老师）

一导论礼仪的内涵与定义：约定俗成，共同认可的行为规范礼仪的起源与发展：简单化，国际化礼仪的实质和原则：尊重，遵守，适度，自律礼仪的特征与作用：继承性，差异性，针对性，规范性（握手，稍用力，2-3s）教育，美化，协调，沟通，和谐稳定大学生心理特征：‘幼稚的深刻性’‘心理倾向的二重性‘‘理想与现实的矛盾’‘情感与理智的矛盾’‘高求知欲与低识别力’‘独立性与依赖性矛盾’‘渴望交往与自我封闭的矛盾’‘强烈
Initial-T·2020-06-29 21:43

百度飞桨python小白逆袭大神一周课程总结心得

大家感兴趣可以去看看，几天的课程笔记都在这里了，所以这次就不多说了啊！
joker-wt·2020-06-29 20:22
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