本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。

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撸了今年阿里、头条和美团的面试，我有一个重要发现.......

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正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常

鲸灵创始人&CEO邬强强（花名：鬼谷）曾在阿里巴巴任职9年，曾任聚划算事业部总经理、淘宝开放平台创始人。针对本轮融资，邬强强告诉小编：“社交电

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！特殊服务端口2181zookeeper服务未授权访问

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下

静心技巧——换个视角看待问题。尝试一下这个实验，1坐在椅子上，允许自己全身心的沉浸在你最爱的问题当中，你知道头脑热爱咀嚼他们，记录当你被卷入问题时的感受。2站起来有意识地离开那张椅子，想象你现在离开了你的问题。缓缓的围绕椅子走一圈，从不同的角度看看你的问题。在房间中找一个远离问题的空间，开始仔细深入的看看这个问题，他是真实的还是你制造出来的，同样的状况对于其他人来说会是问题吗？3反复体会作战问题里

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numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。

因为有七节内容，自己确实每节都做了笔记了，但当我上场的时候。我又觉得我准备的不够充分。如果有下次，我想我在这些方面应该更应该加强，我要准备一些不同情况。

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本文内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发、订阅专栏！

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给大家养成好习惯在坚持星球第二期声音训练营打卡第5天，宇彤老师上午又在群里抛出要一个问题：“参加写作，演讲学习，

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延迟与隐藏程度成反比。C数据存在，并且连接已建立，但在接收客户端请求响应和显示用户请求的内容时存在明显延迟。将数据从源移动到目标时，会出现即时丢失。延迟是数据发送器和数据接收器之间的时间差。此外，当通过云响应用户查询时，这种延迟会被放大。有多种因素会导致满足用户请求的潜在延迟。想象一下，您在美国数据中心部署了服务，并且您的用户遍布全球。在此拓扑中，来自美国的用户将能够以正常（如果不是很好）的性能使

读书笔记：（一）经营的含义1、所谓经营者，就是取得成果的人2、所谓经营者，是抱持使命感，将使命与成果相结合的人3、经营者必须是领导者，具备“建设团队的能力”4、经营者必须为使命而生的人，具备“追求理想的能力

巴黎奥运会的高光片段中国奥运的夺金时刻动漫风格下的别样风态以下AI动漫视频内容BY「阿里云视频云」智能生成从首金到21金镜头倒转尽情回顾······更多巴黎奥运高光时刻更多AIGC精彩内容可在「新华社官方

1.Spring是什么？特性？有哪些模块？Spring是一个轻量级、非入侵式的控制反转Ioc和面向切面AOP的框架。特性：1.Ioc和DISpring的核心就是一个大的工厂容器，可以维护所有对象的创建和依赖关系，Spring工厂用于生成Bean，并且管理Bean的生命周期，实现高内聚低耦合的设计理念。2.AOP编程Spring提供面向切面编程，可以方便实现对程序进行权限拦截、运行监控等切面功能。3

什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

继续财富自由读书笔记，今天就第十-二十三章进行归纳总结思考。这本书可以说是边学边练的武功秘籍。秘籍一：注意力。先从认知上刷新，先前谈到价值的重要性及单位价值提升的必要性。

20230201《会痛的不是爱》67笔记我越想抓住，反而错失越多笔记：1执着，简单的说，就是过于在意（在乎），期待（如我所愿），强求（想要的结果）。

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

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机器人建模和控制——马克·斯庞A.x10=x1∙x0x^0_1=x_1\bulletx_0x10=x1∙x0，其实就是：1）x1x_1x1轴向量在O0O_0O0系下的坐标2）在x0x_0x0轴上的投影3）坐标变换矩阵的R10R_1^0R10的第一个元素B.点p在o1x1y1z1o_1x_1y_1z_1o1x1y1z1系下的坐标p1p^1p1可以表示为：p=ux1+vy1+wz1p=ux_1+vy_

1.思维导图2.写在印象笔记里3.听书，消燥耳机4.教学输出5.录音笔里面最好的方式就是教学输出法，记忆里最好。当输出时我们集中精力记忆里最好。

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王聪丽坚持分享第1008天《亲密关系》期望就是通往地狱之路，因为期望会把接受和让人自由等充满爱意的感觉挡在门外。如果我不能接受别人现在的样子或不让他们自由地走自己的路，那么我就不是真的爱他们，我只是想从他们身上得到满足，与他们建立亲密关系的目的并不是为了爱，而是为了满足我小小的自私需求。我们可以觉察一下，在潜意识里，我对他有什么要求。让人惊讶的是，不开心的原因往往是沉睡多年的需求。不论是用暗示还是

梦想者带着自己手上的笔记本电脑或者华为平板电

免费带来的一个结果是迅速形成垄断，造就了googlefacebook和阿里巴巴这样的经典掉板，然

目录问题描述暴力求解：栈问题描述给定n个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为1。求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。示例1:输入：heights=[2,1,5,6,2,3]输出：10解释：最大的矩形为图中红色区域，面积为10示例2：输入：heights=[2,4]输出：4提示：1int:area=0n=len(heights)foriinrange(n):

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来。因为再宏伟的目标，再强大的驱动力下，如果没有行动去执行，一切都是空谈。为了避免执行力弱化，结合自己目前实际情况，觉着尽量把目标制定的简单明了、可执行、可衡量、可反馈回顾的。只

目录问题描述暴力解法栈问题描述给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出:[1,1,4,2,1,1,0,0]示例2:输入:temperatures=

近日有多家媒体爆料：“阿里巴巴董事局主席马云通过向新加坡建立基金的模式向境外转移了大概1200亿元人民币”。阿里巴巴集团迅速回应：“此为谣言”！

  Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。  

以往都是存储在笔记本的，但是几台电脑，经常很多资料乱成一团，写成博客，方便让有心学习的朋友少走一些弯路。

卷五凡诗之传者，都在灵性五、五斗米与诗【原文】丁丑，余觅一抄书人，或荐黄生，名之纪，号星岩者，人甚朴野。偶过其案头，得句云；“破庵僧卖临街瓦，独井人争向晚泉。”余大奇之，即饷米五斗。自此欣然大用力于诗。五言句云：“云开日脚直，雨落水纹圆。竹锐穿泥壁，蝇酣落酒尊。钓久知鱼性，樵多识树名。笔残芦并用，墨尽指同磨。＂七言云：＂小窗近水寒偏觉，古木遮天曙不知。旧生萍处泥犹绿，新落花时水亦香。旧甓恐闲都贮水

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这本书反反复复看了两遍，每一遍对书中的内容都有不同的认识；以下是我的读书笔记和行动感悟读书的笔记和感悟好习惯+复利的力量是巨大的，这个可能是老生常谈的话题，但当我真正意识到，并重新开始审视自己日常生活中的习惯时才发现

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