7月31日下午，在崇德楼二楼三七班的教室内气氛严肃而不失热烈，同学们聚精会神，表情专注，正积极地参与在课堂学习中。

今日未完成的有运动，学习中的极限数学，《围城》读后感，英语英标。

我们每个人、每天都在被动或主动的沁取知识，我们在人和人的社交中掌握说话的艺术，在工作学习中获得知识与技巧，所有看似俗常的瞬间，都是我们战斗的痕迹。

现在，有不少孩子厌学，没有从学习中找到乐趣，甚至优等生也不例外。求知是孩子认识世界的基本途径，而追求快乐是孩子的天性。

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

在语文学习中，我们经常提到场面描写和环境描写，什么是场面描写，什么是环境描写，这二者有什么区别和联系，我们可能不是很清楚。今天借助《骆驼祥子》来探究这个问题。一、复习旧知：1.什么是描写？

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

在日常的工作和学习中，我们可能经常会看到关于MySQL和Redis如何才能保证缓存一致的问题，本篇文章就来带你了解一下，这到底是个什么东西。

再写MySQL实用的方案1.先删Redis，再写MySQL,再删Redis2.先写MySQL,再删Redis3.先写MySQL，通过BinLog，异步更新Redis几种方案的对比总结一下在日常的工作和学习中

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据，而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不

1各教研组长交各组的竞赛方案2听评课工作3培优补差工作（要求面批面改作业）4中考百日誓师仪式（周二上午）5试验辅导期间，多出多少课，都按延时算史利甫：激情早读：培养学生的专注度，用心读，提升效率陈正1学习中小学校疫情防控办法

一、教材介绍《第二章：精神分析流派》处于中国轻工业出版社出版的《人格心理学》教材（第八版）的第三章，在第一章中的学习中，学生已经对人格的定义、特征以及人格心理学

投射我儿对自己未来人生规划清晰，建立学习中短期目标，并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律，扎实打好各学科基础，高质量完成各科作业，门门成绩F，大二期末成绩能进入本专业年级前15名，拿到保研资格。

在大学生的学习过程中，遇到难题和疑惑是常有的事情。然而，随着互联网的普及和技术的发展，搜题和学习软件成为了大学生们解决问题的利器。今天，我将向大家推荐几款备受大学生喜爱的搜题和学习软件，帮助我们更好地应对学习和考试的挑战。1.白鸽搜题这个是公众号这里面涵盖了各种大学选修课的答案，像一些其他的平台，比如超星尔雅、智慧树、高校帮、优学院、慕课等下方附上一些测试的试题及答案1、属于胎儿宫内缺氧早期的表现

Excel文件大家也不陌生了，平时办公、学习中都会用到，大家回忆一下，你操作一个E

支教已经一个月了，从刚开始的陌生已经变得熟络，三年级的小姑娘们课间也很喜欢来我们的宿舍玩，当进入正式的课程学习中各种问题开始浮出水面，上课不认真听的，不交作业的等等。

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）特征构造（四）特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换

目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是机器学习和数据分析预处理阶段的关键步骤，在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用。本文深入探讨了特征缩放的本质，探讨了其不同的方法，强调了其重要性，并考虑了其在机器学习模型中的应用的实际意义。在机器学习的世界里，算法学会寻找模式并做出决策，特征缩放是很好的均衡器，确保每

我们的孩子在学习中，如何化被动为主动？在考试时，如何克服压力从容面对？师长亲友，如何互相理解，更好的沟通？面对未来，如何超越自我，成

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。

1、阅读过程中全程保持专注学习中的锯齿效应：想象一下锯齿的形状你就明白了。进入专注状态、打断、进入专注状态、打断、进入专注状态、不断恶性循环。

小编一激动去查了一下，发现此粉丝购买了不少小强老师的课(http://edu.51cto.com/lecturer/4626073.html)我相信大家其实和我开始一样在学习中会有各种疑惑，比如1、我们经常怀疑这个怀疑那个

在近一个月的学习中，我发现了一个有意思的现象：在学习交流群里，老师强调最多的不是写作重点，而是如何提问。毕竟是付费课程，老师不可能对提问视而不见。但有的提问，真的让人无法下嘴，从何说起？

学习中，需要学习东西知识很多，注电，广联达算量，写作。有种分身乏术的感觉，需要精简项目，合理安排时间。想要放弃写作，但，今天读了几篇文章，不想就这么放弃。

笔记本是学习中必不可少的。在我看来，笔记本犹如一个百宝箱。很多时候，

作者介绍@九果入行大数据8年；某大厂数据产品经理；专注于数据产品，并持续学习中；“数据人创作者联盟”成员。01为什么要做埋点管理系统？

学习中每一个问题的解决都是自己进步的标志～每天都是一个起点，每天都有一点进步，每天都有一点收获～

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

【文心一言】提示词功能系统学习，PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习，这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的，也就是说，大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

新的学期孕育着新的希望，所以，我应该打足精神，抛开上学期取得的或好或坏的成绩，在初一下学期的学习中充满信心。已经开学一周了，我也想了许多。

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。

核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性，因此被认为是监督学习中最好的定式算法

1、整理中药二笔记，学习中药综课程。~4h。2、做菜：炖豆腐、油菜炒肉。~1h。3、跟m天明微信闲唠嗑。~0.75h。4、跟g夙微信闲唠嗑。~0.5h。5、借给月500，说是临时串换。~0.25h。

Rust学习中绕不过的新概念Ownership,由于Ownership的转移,导致很多使用上很麻烦,Rust又搞了一个Borrowing的概念来规避这些麻烦.Borrowing概念我的理解比较类似C/C

分布式id解决方案背景：系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题，也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多，适应不同的场景、需求以及性能要求。

L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

所以你认为在学习中，天赋与努力哪一个发挥的作用更大呢？我认为天赋更重要一些，后天的努力只是让天赋更凸显。以前做事总觉得自己一定可以，只要努力一定可以成功，只不过你要付出难以想象的代价。

在近期的JS的学习中，使用webstorm，总是要先新建一个html文件，然后再到里面书写标签，真是麻烦，而且标题也是默认的title，想改成文件名还总是需要手动去改经过小小的研究，找到了修改生成模板的方法

我听过这‎么一‎句话，那就是‎你可以通‎过学习中医，‎去修正自‎己，完‎善自‎己的生‎命体验图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

1.我的大学生活之大学英语学习1）在这个学期的大学英语学习中，我的GPS[Gains]新的单词，语法，以及视听说当中外国文化知识。[Problems]阅读当中的生词，长难句较多，有时难以自己理解分析。

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding

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模型参数量以7B为例，隐藏层为4086，attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中

练习于学习遇见激情的东西想不道是在学习中是练习还练习中在学习，在加上提升的感觉还满有风趣的。

今天是什么日子起床：7点半就寝：24点天气：晴心情：还好纪念日：没有叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：考研本月重要成果：努力学习中今日三只青蛙/番茄钟300分钟成功日志-记录三五件有收获的事务努力学习