深度学习之路写在前面一些东西：我是一个转行的人，也是一个小白，写这些东西既是为了记录回顾自己所学，同时也是给刚入门的同学一点信心和冲劲，正如亮剑中李云龙所说，我们要敢于亮剑，不管前方道路有多么艰难困苦，我相信我们的坚持和努力能够克服本帖会持续更新，记录自己一路走过的学习之路，如果有人能够从中获取点什么，也算是我的万分荣幸。另外本帖中出现的所有课程资料我均已购买正版或为免费资源，如有侵权，请告知开拔

如果想进行python学习，下面是一条很详细的流程图，具体学习内容参考黑马的培训：http://www.itheima.com/不打广告，不打广告！黑马的课程在b站和淘宝都可以找到，自学能力差请培训！图像识别深度学习研究方向没有导师带该怎么学习？https://www.bilibili.com/read/cv12234794进阶路线1学习路线2必须背诵3学习方法1学习路线python开发手册一、基

今天讲的是如何模仿，我直接定义就是对低智学习进一步的解释。光知道怎么做并且做了还不够，还要做的好。即第二步，优化。001守。模仿，不是复制黏贴。每个人都是独立的个体，都有独立的灵魂。你一开的模仿只是因为你需要一个开始，靠近他，模仿他。第二步呢？思考，即他的东西不是都适合你，剔除你不需要的，把适合你的留下，放大，让他成为你的闪光点。第三，就是创新。即你所有东西不能光靠别人模仿得来。你必须根据你自己的

今天这篇文章是专门写关于指针的知识点，因为指针内容比较多，所以我将指针的这篇文章我将它分为两部分，第一部分是基础篇，是从零开始学习一些基本概念，第二部分是进阶篇，如果你指针基础学得差不多了，你可以尝试学习进阶篇的指针

那如果想成为沟通达人，对任何场合都游刃有余，你还需要学习进阶版——高级沟通技巧。这些将有助于你更好地理解对方和表达自己。据调查，在人际交往中，50%以上的信息是来自于身体语言。

最近发现在学习C++的时候，有些书算是必读的，所以总结了一下。作为想要入坑互联网的小白来说，不管在打基础阶段还是之后能力提升的阶段，都强烈推荐学习下计算机专业本科时候的基础课，不是说完全学会的程度，但是必须做到比如重点章节还是要细细琢磨的。我也不是科班出身，所以都是在图书馆找这些书，然后大致看一遍，至少在心中有大致的概况，如果你问对面试有什么作用的话，计网可是高频基础知识点面试题的学科。个人感觉这

目录项目描述项目分析ShowTimeStep1导入数据Step2分析数据基础统计运算特征观察Step3数据划分Step4定义评价函数Step5模型调优学习曲线小结技术交流该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个

HMM隐马尔可夫模型，可用于标注问题，在语音识别、NLP生物信息、模式识别等领域使用HMM是关于时序的概率模型，描述有一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程隐马尔可夫模型随机生成的状态随机序列，称为状态序列，每个状态生成一个观测，由此产生的观测随机序列称为观测序列。序列的每一个位置可看做一个时刻隐马尔可夫模型的贝叶斯网络变量之间不独立HMM由初始概率分布

相对熵：又称互熵，交叉熵，鉴别信息互信息：信息增益概率公式朴素贝叶斯假设一个特征出现的概率与其他特征独立，每个特征同等重要高斯朴素贝叶斯贝叶斯网络把某个研究系统中设计的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。贝叶斯网络又称有向无环图模型DAG，是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量及其n组条件概率分布的性质。概率图模型条件随机场CRF贝叶斯网络的有向无环

无监督分类聚类EM第一步估算数据来自哪个组份正态分布估计μ和Σ需要先验给定算出每个样本它由第K个组份生成的概率EM算法解决高斯混合分布GMM假定训练集包含M个独立样本，希望从中找到改组数据的模型参数通过最大似然估计建立目标函数EM算法找到局部最大值Jensen不等式

聚类聚类通过样本之间的相似性理解相似度度量聚类就是对大量位置标注的数据集，按照数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类内部相似度最大。闵可夫斯基距离/欧氏距离杰卡德相似系数预先相似度聚类基本思想：对于给定的类别数目k首先给出初始划粉，通过迭代改变样本和簇的隶属关系，使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好。K-means算法也被称为k均值，算法步骤kmeans本身对噪声很敏感，不能过滤噪声算法

目录1.Makefile基本语法与执行2.Makefile简化过程3.Makefile生成并使用库3.1动态库的建立与使用3.2动态加载库的建立与使用总结1.Makefile基本语法与执行为什么要使用Makefile？Makefile文件描述了整个工程的编译、链接的规则。为工程编写Makefile的好处是能够使用一行命令来完成“自动化编译”。只需提供一个（通常对于一个工程来说会是多个）正确的Mak

v-ifvsv-showv-if是“真正”的条件渲染，因为它会确保在切换过程中条件块内的事件监听器和子组件适当地被销毁和重建。相比之下，v-show就简单得多——不管初始条件是什么，元素总是会被渲染，并且只是简单地基于CSS进行切换。计算属性缓存vs方法计算属性：computed:{//计算属性的getterreversedMessage:function(){//`this`指向vm实例retu

类似人脑的神经裁剪权重还是神经元，裁剪不重要的，权重是否重要看大小即可，直接计算权重的L1或者L2，因为是向量神经元的判断，就看他的输出是否为0，为0代表这个神经元不重要逐步裁剪，逐步重新训练达到最佳，最终就是效率和准确率的一个平衡大的好训练，所以先训练个大的，才裁剪，大不容易陷入局部最优权重删减会导致不规则，GPU矩阵运算不好加速只是把对应的weight的值设置为0，实际上上weight还在，模

大数据时代下，爬虫技术逐渐成为一套完整的系统性工程技术，涉及的知识面广，平台多，技术越来越多样化，对抗性也日益显著。大家可以参考一下学习路线，看看自己需要对哪些知识进行补充。学习路线总结基础学习路线总结：主语言基础语法常用网络请求库、解析库常用抓包工具自动化工具库流行采集框架多进程、多线程、协程、分布式爬虫采集器管理Js逆向学习路线总结：浏览器构造、基础语法、作用域Bom、Dom属性和方法调试工具

前言聚类就是对大量未标注的数据集，按照数据的内在相似性将数据划分为多个类别，使得类别内的数据相似度较大，而类间相似度较小。1几种聚类常用距离欧式距离：dist(X,Y)=(∑i=1n∣xi−yi∣p)1p\mathrm{dist(}X,Y)=\left(\sum_{i=1}^n{\left|x_i-y_i\right|^p}\right)^{\frac{1}{p}}dist(X,Y)=(i=1∑n

饥人谷学习进阶第18天闭包的一些概念Aclosureisthecombinationofafunctionandthelexicalenvironmentwithinwhichthatfunctionwasdeclared

一、rotate2d旋转指的是让元素在2维平面内顺时针旋转或者逆时针旋转使用步骤：给元素添加转换属性transform属性值为rotate(角度)如transform:rotate(30deg)顺时针方向旋转30度div{transform:rotate(0deg);}二、三角Documentdiv{position:relative;width:249px;height:35px;border:

今天的学习内容主要是延续昨天的内容，继续学习进阶求和函数Sumif和Sumifs条件求和，其实一般这两类求和函数的应用还是很广泛的，我们可以对我们现有的数据进行条件求和，也可以定义函数给未来使用。

我今天下午在学习进阶用法之前，把基本用法进行了复习，一步一步学扎实，简单才是极致的复杂。第一个比较重要的知识点，就引用：相对

前言上一篇分析了Kotlin和Java语言的优缺点，要成为一枚优质程序员学习Kotlin还是很有必要的。t01ce422b2c49d911c0.jpg这是最近学习Kotlin所作的笔记，主要罗列的是比较重要以及容易混淆的的知识点，都是干货。1.包的声明packagecom.hewei.kotlindemovara=1funfunction1(){}classStudent{}与java不同的是，K

言归正传，阅其内容，领会其意，其实是个人在工作中的不断学习进阶，从任务明确、分配、执行、跟踪、反馈、验收到最后的制定标准及流程的系统化工作，以此逐步进阶到职业经理人的励心之

都说活到老学到老，因为生活本身就是一件要不断学习才能成长的过程。学习本身，就是一个通过模仿进阶，融会贯通，再到举一反三的形式。是将外部的知识能量转换成自己的知识体系的过程。当今知识信息的获的量和获得途径都是今非昔比的。人们很容易的就可以在获得自己想知道的任何知识信息。不懂的知识可以查度娘，传统阅读已经变为视觉化或听觉华，思维导图的运用也让复杂的逻辑信息变得更加明晰……但就是这样的一个看似学习便捷的

最近学习进阶解密总结SystemService启动加深理解记忆SystemService启动之前，我们先看一下Zygote进程做了些什么Zygote进程在Android系统中，DVM和ART、应用程序进程以及运行系统的关键服务

深度学习进阶-自然语言处理-自然语言和单词的分布式表示摘要使用WordNet等同义词词典，可以获取近义词或测量单词间的相似度等。使用同义词词典的方法存在创建词库需要大量人力、新词难更新等问题。

1、整体学习规划：（1）MachineLearning（2）cs231n（3）机器学习进阶记录学习笔记，至少包含每个知识点的说明。

饥人谷学习进阶第2天JS基本概念语句：为了完成某种任务而进行的操作表达式：一个为了得到返回值的计算式，JS语句中，预期为值的地方都可以用表达式。

【学习进阶】️关键词：逆商不抱怨解决问题️知识点：1.逆商就是身处逆境时自己的反应状态，面对挫折和摆脱困难的能力，与自己相处的能力就是身处逆境时自己的反应状态，面对挫折和摆脱困难的能力，与自己相处的能力

contents聚类距离、相似度k-Means算法极大似然角度K-Means++的步骤minibatchk-means步骤Canopy算法步骤聚类的衡量指标均一性Homogeneity和完整性CompletenessV-measureRI（兰德系数）ARI（调整兰德系数）AMI轮廓系数层次聚类方法凝聚的层次聚类：AGNES算法分裂的层次聚类：DIANA算法度聚类方法DBSCAN（Density-B

前言全网唯一一份，对标阿里P7年薪60w+的Android高级工程师学习进阶路线（图未完全展开，怕大家看不清楚）：本篇文章都会围绕这份脑图来写，详细的介绍你处于哪个阶段该如何进阶，以及年薪层次高低对应该学的的技术

本文为《深度学习进阶:自然语言处理》的读书笔记记录一个课程,有机会可以看下:CS224d:DeepLearningforNaturalLanguageProcessing目录自然语言处理(NLP)同义词词典

文章目录一、神经网络1.mini-batch的损失计算以及反向传播2.计算图中几个常见神经元节点3.计算图中节点的代码实现以及螺旋状数据集的demo二、自然语言以及单词的分布式表示1.同义词词典2.基于统计的方法三、word2vec四、语言模型与RNN1.语言模型的评价2.RNN网络结构的优化3.使用RNN生成文本五、Attention1.一般的Attention机制2.Transformer结语

关注“深度学习冲鸭”，一起学习一起冲鸭！设为星标，第一时间获取更多干货编辑：王萌word2vec的高速化上一篇我们讲到了在神经网络中词向量的表示方法：最著名的就是word2vec，并且实现了CBOW模型的代码。想要回顾的可以看这里师妹问我：如何在7分钟内彻底搞懂word2vec？word2vec虽然简单，但是的确存在一些问题，比如随着语料库中词汇量的增加，计算量也随之增加。当词汇量达到一定程度之后

目录容器线程池乐观锁与悲观锁AtomicAQSJVMJDK监控和故障处理工具类文件结构类加载过程类加载器HTTPS中的TLS从认识Linux操作系统开始初探Linux&Linux文件系统概览Linux基本命令数据结构MySQLRedis系统设计常用框架认证授权分布式Dubbo消息队列RabbitMQKafkaAPI网关分布式ID4种限流算法Zookeeper如何设计一个高可用系统？SpringCl

图片发自App【学习进阶】关键词：吸引力法则知识点：吸引力三大原则：1.正向输出原则2.公平和谐原则3.自我输入原则拓展联想：生活中有的人经常羡慕别人朋友多，人脉广，怪自己没有本事，却从没想过改变自己，

Timewilltell.进入2020年所有企业都会全面拥抱互联网，这会给测试行业带来迅猛发展的新机遇，越来越多的人也希望自己未来可以从事软件测试工作。由于之前测试行业发展相对来说比较鲁莽，相应的学习资料以及培训机构良莠不齐，而且测试是需要涉及颇多技术的能力的岗位，导致很多同学花费了大量的金钱与时间却跳进了一个比一个深的大坑中。本文主要说从事软件测试行业必备的知识，以及该如何学习，给大家提供一些比

1.cv2.dilate(src,kernel,iteration)参数说明:src表示输入的图片，kernel表示方框的大小，iteration表示迭代的次数膨胀操作原理：存在一个kernel，在图像上进行从左到右，从上到下的平移，如果方框中存在白色，那么这个方框内所有的颜色都是白色代码：1.读取带有毛躁的图片2.使用cv2.erode进行腐蚀操作3.使用cv2.dilate进行膨胀操作impo

本文基于2019.10.25的solr最新版本solr-8.2.0目标实现对mysql数据库中的资源数据的圆选、框选。圆选及在地图上画圆，将圆心坐标以及半径作为参数传给后端，后端返回坐标处于圆内的资源数据，用于前端将资源标绘。框选即在地图上选择多个点组成多边形，将每个角的坐标传给后端，后端返回坐标在多边形（框）内的资源数据，用于前端将资源进行标绘。solr导入MySql数据上一篇已经讲过了，这里不

1.数学数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章。数学基础：高等数学https://zhuanlan.zhihu.com/p/36311622数学基础：线性代数https://zhuanlan.zhihu

小编最近收集整理到一份非常全面的学习进阶资料，就迫不及待来与大家分享了，大概有四万字，篇幅太长不利于文章阅读，下面将是以图片形式进行一一展示。

第一步：去除背景第二步：进行灰度化第三步：使用cv2.canny进行边缘检测第四步：进行图像区域的选择第五步：使用霍夫曼进行直线检测第六步：对删选出的直线进行画图操作第七步：找出每一列车的x1,y1,x2,y2第八步：根据gap间隔，找出每一列车所在的(x1,y1,x2,y2)第九步：使用keras获得的car1.h5权重参数，使用model.predict进行预测操作，对图片进行预测，进行画图操

importnumpyimportosfromkerasimportapplicationsfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkerasimportoptimizersfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportDropout,Flatten,

*************************************************************************************************************进阶教程是在熟悉Python基础语法以及常用数据结构的基础之上，进一步学习Python的相关知识，本部分主要涉及函数与模块、文件的操作两部分，之后，还会就Python的高阶教程，即面

此功能模块也是开源中国客户端中的源码，个人感觉用到的安卓基础知识还是比较全面的，很适合初学者学习进阶。

Lavarel环境配置1安装VirtualBox安装Vagrant安装Homestead前言此blog是我学习lavarel教程——Web开发实战的心得，包括碰到的坑和解决的办法本来项目组laravel的学习进阶已经有人写过完整的教程

如何学习进阶？优秀的前端开发工程师要在知识体系上要有广度和深度，要具备快速学习的能力。

总结一下今日的学习过程1，上午学习了解了深度网络中的难点2，了解了经常听到又不知所云的梯度消失问题的概念以及原理认识到了RectifiedLinerUnit激活函数可以很好的减少梯度消失问题，但没有具体的深入的理解及学习3，认识到了卷积网络CNN，理解了其大致原理以及实现过程结合GitHub上的neural-networks-and-deep-learning算法不过代码调试了没有成功，简单的类似

Fabric2.0部署学习系列文章目录1.《在本机上安装VMWare详细图文过程》https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/1083092912.《VMware安装64位Ubuntu-20.04.1-live-server-amd64（服务器版）并开启SSH服务进行远程登录，详细图文过程》https://blog.csdn.net/

文|潮汐来源：Python技术「ID:pythonall」在之前的文章有讲解过Matplotlib的用法，可能有的小伙伴们已经略有忘记，如果有不熟悉的读者朋友们请回顾Matplotlib学习进阶，今天文章教大家如何用不到

１学习时间轴记录法，虽然有点粗糙，但是安排任务效果很好。（下一步可以尝试用时间轴胶带，成熟了可以用国誉自我的时间轴手账笔记本）。２买了很多背景道具，准备学习拍手账美照。３整理了２０１６年的本子，把有用的加入图片和其他笔记，生活记忆绑好保存起来。４完成了第三周每日的子弹笔记和周总结手账。要一点一点的实践。５写了《子弹笔记》和２１天训练营的文章，链接在此：子弹笔记相关６写了《行动派手账指南》读书体会的