RHCE课程笔记第33页

不要抱怨，抱她。

上周六、周末学习课程笔记分享之，一千个读者一千个哈姆雷特，每个人的认知不一样笔记也有很大差异，欢迎现场听课的同学交流笔记。第二天下午因为要去参加一个聚会，所以错过不少精彩的模块。

ERP总教头·2023-01-29 02:30

学会打哈哈

【课程笔记】[什么时候需要打哈哈]遇到尴尬的问题，难以回答的时候。常见的问题是关于工资、催着找对象，这种时候我们无法回答或者是根本不想回答，但出于礼貌必须回应，就需要打哈哈。

晔_子·2023-01-29 01:08

商业插画课课程笔记

零基础到商业插画师自我介绍：上课模式作业模式百度云地址：第三课课程资料已经上传百度云盘，大家可以自行下载。链接:https://pan.baidu.com/s/1jI7UUaE预备课：手绘板安装，AI和PS安装优优网知识树系列1-3课的预先学习，熟悉软件课程开笔练习：画圈圈翻墙上国外优秀的插画网站第一节课：软件：AI老师讲课重点：1几何图形基本可以表现我们所需要的90%以上的物品2小物件可以让整个

Belenshi·2023-01-28 23:53

（9）思维导图——关键词

亲爱的伙伴们，大家好，今天我分享的主题是《思维导图——关键词》课程笔记。中心图我选的一个放大镜，放大了关键词的英文字母，用以突出主题。

懂舍得·2023-01-28 19:47

课程笔记

触类旁通：完整复现知识触类旁通的含义：举一反三，举一反十，学会一个知识点等于学了是个知识点，有的人一通百通最好方法就是一遍又一遍试图完整复现整个知识，这个过程不是一两次就能达到，需要不断复现也许第十次就可以了。呈现是指在大脑中清晰的显现出来，反复的呈现就是复现，想清楚的每个点滴都算数，知识具有高度压缩性。把握核心逻辑反复运用反复呈现在大脑中运算数学的四则运算自然数的四则运算复数的四则运算向量的四则

酱小鱼啦·2023-01-28 17:57

用思维导图设计你的TED（双证班39期第6次作业）

《用思维导图设计你的TED》思维导图课程笔记二、导图绘制这次

Race贝贝妈·2023-01-28 14:30

ScrumMaster 认证课程笔记

一、软件工程是一项艺术，一个复杂问题1、复杂问题适于实验性过程控制(EmpiricalProcess)2、thethreepillarsofanempiricalprocess:Inspect、Transparency、Adapt二、AgileManifesto、AgilePrinciples1、AgileManifestoindividualsandinteractionsoverprocess

dechuan·2023-01-28 12:03

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(18)Python实现正则化的线性回归和偏差/方差(Programming Exercise 5)

RegularizedLinearRegressionandBiasv.s.VariancePython版本3.6编译环境：anacondaJupyterNotebook链接：实验数据和实验指导书提取码：i7co本章课程笔记部分见

geekxiaoz·2023-01-28 10:17

建构知识体系，倍增学习效能

图片发自App【第4次作业】2.16作业内容：完成《建构知识体系-让你的学习效能倍增》课程的思维导图课程笔记提交时间：2月17日24:00点前提交作业打卡：50-100字以及思维导图笔记（app）+语音总结

太阳花冰·2023-01-26 23:01

笔译课程笔记——L03

课程小结考试有容错率，但是不能relyon；注意中文的书面表达，交稿前不能怕麻烦，反复读几遍，直到译文真的通顺今日要点小结：1.注意汉语用词的感情色彩，褒贬不能混用；2.汉语中的“了”和“着”通常对应不同的时态，翻译时注意根据文章意思选用；3.再次复习，文章中大众不熟悉的人名地名需要在翻译后加括号备注，标明原文，以便读者回译；4.中文的表达要完善，要把每个翻译都当做客户的招股说明书，即使在脑子里自

Cherry_Liu·2023-01-26 21:31

103 多多第五天作业#裂变增长实验室#

2.工具软件如新媒体，运营，文案，营销相关的学习资料和付费课程笔记，营销工具介绍等。原因:跟自我定位文案营销相关，且一直有整理收藏此类资源，可直接应用。

多多January·2023-01-26 17:46

第三讲建构知识体系-让你的学习效能倍增

第三讲《建构知识体系-让你的学习效能倍增》图片发自App图课程笔记建构知识体系，让你的学习效能倍增，这个话题引人入胜，作为学习爱好者一听就激起了学习的积极性。

cc_6811·2023-01-26 13:43

2022-11-20【日精进第63天】

李庆单位：郑州鹿野苑餐饮管理有限公司（朵家甜品厨房）每日定课（根据实际情况，每十天微调一次）：1，晨跑：5：20前，18分钟内跑完3公里；【完成】2，读书笔记：阅读30min+，以及写笔记；【完成】3，课程笔记

李庆是个做蛋糕的·2023-01-26 09:32

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(六)

第4章神经网络的学习4.3数值微分4.3.1导数4.3.2数值微分的例子4.3.3偏导数4.4梯度4.4.1梯度法4.4.2神经网络的梯度4.5学习算法的实现4.5.12层神经网络的类4.5.2mini-batch的实现4.5.3基于测试数据的评价4.3数值微分4.3.1导数导数定义公式如下：df(x)dx=lim⁡h→0f(x+h)−f(x)h\frac{df(x)}{dx}=\lim_{h\t

weixin_43114885·2023-01-26 08:30

黑客增长课程笔记二

AARRR流量漏斗模型应用不同时代营销漏斗的提炼和改进AIDMA.pngAISAS.pngSICAS.png传统商业开店重要原则：位置，位置，位置互联网时代重要原则：流量，流量，流量AARRR流量漏斗模型AARRR.pngAcquisition.pngActivation.pngRetention.pngRevenue.pngReferral.png注意事项.png三节课.pnghwy.pngAA

一花一朝·2023-01-26 07:54

《思维导图阅读法》作业总结

今天完成了《思维导图阅读法》课程笔记的导图，依然给自己总结一个优点和一个不足吧！

西米木·2023-01-26 04:06

课程笔记·如何建立自己的品牌？

随着各种媒体的发展，我们在公共场所展示自己的机会越来越多，越来越方便，当你展示自己多了之后，总会给人留下印象，在这个时候，你可能已经在不知不觉间，对外传递了自己的品牌，但是这个品牌，是不是你真正想要表达出去的呢？如何快速的建立自己的个人品牌呢？首先要建立自己的精准定位：你是不是了解自己的优点，你的优点是不是可以在传播过程中被感知到？这里我们需要搞清楚一个概念，就是定位和人设的区别；在大众的认知里，

章鱼记·2023-01-26 03:44

RHCE学习笔记【RH124 5-x章】

第五章管理本地Linux用户和组/etc/shadow文件中哈希密码的含义hamlet:$6$UO9Whhfo$wycei7.T4TtOIAkJzo.HrcPptekSzefLAt3JTNfZkKl.gBi5GGJQ/JEeTrDZWmgZ1OvvEPZVXpECU62rGwSAL0:18131:0:99999:7:::现代密码哈希中存储三段信息：a.6：数字6表示使用SHA-512哈希，使用MD

creepycool·2023-01-26 01:00

《机器学习-吴恩达》课程笔记week8

目录ClusteringK-MeansAlgorithmOptimizationObjectiveRandomInitializationChoosingtheNumberofClustersMotivationMotivationI&II：DataCompressionPrincipalComponentAnalysisPrincipalComponentAnalysisProblemFormu

SofiaT·2023-01-25 14:30

李宏毅2022ML第三周课程笔记

目录李宏毅2022ML第三周课程笔记（三）--CNN为什么使用CNN？卷积Convolution和fullyconnectedlayer的关系。

梦想的小鱼·2023-01-25 11:43

深度学习课程笔记（一）CNN 卷积神经网络

深度学习课程笔记（一）CNN解析篇相关资料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html首先提到WhyCNNforImage?

a1424262219·2023-01-25 11:01

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction一、WhatisMachineLearning?

weixin_30907523·2023-01-24 16:44

【CV】吴恩达机器学习课程笔记第18章

本系列文章如果没有特殊说明，正文内容均解释的是文字上方的图片机器学习|Coursera吴恩达机器学习系列课程_bilibili目录18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)18-2滑动窗口(slidingwindows)分类器18-3获取大量数据和人工数据合成18-4上限分析：下一步要做流水线中的哪一个18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)1.找

Fannnnf·2023-01-24 11:07

tensorflow2.0北大课程笔记（二）

第四章数据集构建数据增强图片增强ex：读取保存模型参数提取可视化acc/loss模型应用predict的输入是三维的卷积网络卷积计算单通道三通道感受野同样是55的图片经过两层33的卷积核作用和经过一层5*5的卷积核的感受野都是5，他们的提取能力是一样的，但是他们需要训练的参数不一样padding填充TF描述卷积层批标准化池化Dropout（舍弃）卷积是什么？卷积就是特征提取器，就是CBAPD,编写

cmzz·2023-01-24 11:21

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-09-可视化-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-可视化-北邮鲁鹏老师课程笔记可视化第一层可视化第一层之后可视化中间层可视化可视化激活图最大化激活块倒数第二个全连接层最邻近降维哪些像素对分类不起作用遮挡实验（OcclusionExperiments

暖焱·2023-01-23 10:53

李沐《动手学深度学习》课程笔记：14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数

目录14数值稳定性+模型初始化和激活函数1.数值稳定性2.模型初始化和激活函数14数值稳定性+模型初始化和激活函数1.数值稳定性考虑一个具有L层、输入x和输出o的深层网络。每一层l由变换fl定义，该变换的参数为权重W(l)，其隐藏变量是h(l)（令h(0)=x）。我们的网络可以表示为：(4.8.1)h(l)=fl(h(l−1))因此o=fL∘…∘f1(x).如果所有隐藏变量和输入都是向量，我们可以

非文的NLP修炼笔记·2023-01-21 19:56

吴恩达《机器学习》课程笔记归纳（一）-- 初识机器学习

参考地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes1.什么是机器学习一个年代近一点的定义，由TomMitchell提出，来自卡内基梅隆大学，Tom定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。经验E就

aa_JamesJones·2023-01-21 17:16

大一上学期计算机考试笔记,上大一波学霸笔记曝光笔记本里的青春有着努力的痕迹...

近日，上海大学征集了部分同学的课程笔记，其中既有大一社区学院新生，也有已被推免到名校的学霸，他们纷纷晒出了自己的笔记。他们的学院、专业各不相同，但认真细致的学习态度，却能从那一页页的笔记中清晰透露。

AI科技评论·2023-01-21 14:36

【机器学习吴恩达】2022课程笔记（持续更新）

一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类（分类问题）1.3

何梦吉他·2023-01-21 11:16

Python数据分析 - 机器学习笔记：第一章数据分析 - 1.4.4.其他统计图

前言：本文是学习网易微专业的《python全栈工程师》中的《数据分析-机器学习工程师》专题的课程笔记，欢迎学习交流。

WinvenChang·2023-01-21 10:06

吴恩达机器学习课程笔记.pdf

个人认为：吴恩达老师的机器学习课程，是初学者入门机器学习的最好的课程！我们整理了笔记（336页），复现的Python代码等资源，文末提供下载。课程简介课程地址：https://www.coursera.org/course/mlMachineLearning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，

欣一2002·2023-01-21 08:18

吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)

提示：这章选学，可以去学python，第六节可以看看。5.1基本操作https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=26本章学习以种编程语言：Octave语言。你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过的，或者将要学的机器学习算法。过去我一直尝试用不同的编程语言来教授机器学习，包括C++、Java、Python、Numpy和Octave。我发现当使用

Lishier99·2023-01-20 17:00

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十四章：降维(Dimensionality Reduction)

14.1动机一：数据压缩https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=79这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，后面我们会看了一些视频后，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的

Lishier99·2023-01-20 17:30

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十一章：机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

11.1首先要做什么https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=65在接下来的视频中，我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系

Lishier99·2023-01-20 17:59

吴恩达机器学习课程笔记1-2

19.5小时，112个视频先学定理再学概念1-3监督学习例子：预测房价--回归问题判断肿瘤是否良性—分类问题2.2代价函数找到Q0Q1的值，使得假设曲线与真实数据点尽可能的拟合如何得到Q0Q1–差的平方和最小，最小化问题代价函数J(Q0,Q1)，也被称为平方误差函数。目标：最小化代价函数还有其他形式的代价函数，但是平方误差代价函数是解决回归问题最常用的手段2.3代价函数一让假设函数更加简单----

海星？海欣！·2023-01-20 14:12

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法笔记来源：吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正1.1多元特征（变量）每一列代表一个特征，例如：房屋大小、卧室数量、

Uncertainty!!·2023-01-20 14:39

【因果推断入门】【课程笔记3】

文章目录图模型结构因果模型Intransitivecase链状结构叉状结构对撞结构D-分隔模型检验和等价类乘积分解法则混淆变量观测数据和试验数据图模型结构因果模型x:treatment因果的发生是有先后顺序的（外生变量，内生变量）Intransitivecase链状结构叉状结构ExCh统计相关Ex->Ch因果相关应该关注分组数据下面这种情况都是因果通路（上：间接影响；下：直接影响），应该关注整体数

姬霓钛镁·2023-01-20 10:36

机器学习Machine Learning学习笔记——回归Regression

深度学习的课程笔记，参考李宏毅机器学习课程一、定义回归是通过输入特征向量来找到函数并输出数值标量。例如，深度学习应用于自动驾驶领域。

待落灯花·2023-01-20 08:15

mysql基础之DML、DQL语句

课程笔记Day25DDL语句DML语句DQL语句第一章DDL语句第01节操作数据库1、创建数据库简单的创建语法--语法格式：CREATEDATABASE数据库的名称;--案例代码:创建了一个数据库，数据库的名称叫做

阳光宅男dh·2023-01-19 05:08

22张深度学习精炼图笔记总结

这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息

小白学视觉·2023-01-18 23:25

Chapter1-2_Speech_Recognition(LAS)

2.1ListenRNNEncoder1D-CNNEncoderSelf-attentinonEncoderDownSampling2.2Attend2.3Spell2.4BeamSearch2.5Training2.6BacktoAttention本文为李弘毅老师【SpeechRecognition-Listen,Attend,Spell】的课程笔记

zjuPeco·2023-01-18 19:45

机器学习（八）：CS229ML课程笔记（4）——生成学习，高斯判别分析，朴素贝叶斯

到目前为止，我们主要学习了学习算法模型：，在给定以θ为参数的x时y的分布。比如说逻辑回归模型：，g是sigmoidfunction。今天我们学的是一种不同的学习算法——生成学习算法。Part4生成模型、高斯判别分析、朴素贝叶斯1.判别学习算法和生成学习算法①判别学习算法（discriminativelearningalgorithm）：训练出一个总模型，把新来的样本放到这个总模型中，直接根据总模型

玥晓珖·2023-01-18 17:08

斯坦福CS229机器学习课程笔记四：GDA、朴素贝叶斯、多项事件模型

距离上一篇笔记竟然快要一个月了……希望这周能把cs229监督学习部分的知识搞定。生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x)=g(θTx)直接地来建模p(y|x;θ)；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminativelearning）。与之相对的是生成学习（generativelearning），先对p(x|y)与p(y)建模，然后通过贝叶斯法

diezhangu4106·2023-01-18 17:04

最短路径(Dijkstra算法)

思路设置一个集合S存放已经找到最短路径的顶点，并设置一个源点，dist[]数组中存放源点距离每个顶点的最短距离，path[]数组中存放的是最短路径，基本过程可以如下描述：（下图来自懒猫老师的《数据结构》相关课程笔记

想写好代码的小猫头·2023-01-18 16:48

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.1 新手村（回归）

玉一·2023-01-18 12:01

吴恩达机器学习课程笔记

吴恩达机器学习课程笔记学习视频第1章1-2什么是机器学习1-3监督学习(supervisedlearningalgorithm)1-4无监督学习(unsupervisedlearningalgorithm

那胖手在星球表面缓慢移动·2023-01-18 11:24

吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数

1.吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数吴恩达机器学习课程笔记：模型描述吴恩达机器学习课程笔记：代价函数仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正什么是模型？

Uncertainty!!·2023-01-18 11:19

深度学习CS231N学习笔记（从9到10）

九.介绍神经网络———反向传播CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记-知乎专栏杜客Source译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记BackpropNote__，课程教师AndrejKarpathy

garrulousabyss·2023-01-18 11:31

斯坦福CS231n课程笔记纯干货2

11.神经网络的数据预处理均值减法（Meansubtraction）是预处理最常用的形式。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X-=np.mean(X,axis=0)实现。而对于图像，更常用的是对所有像素都减去一个值，可以用X-=np.mean(X)实现，也可以在3个颜色通道上分别操作。归一化（Normal

marsjhao·2023-01-18 11:30

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充

打不死的小黑·2023-01-18 10:10

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