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搜索关键字:学习方法 学习能力 kmc高效学习方法    ( 2094个结果
大数据平台架构设计探究
近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失,会导致业务层难以直接利用大数据大数据,大数据和业务产生了巨大的鸿沟,这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题,本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
分类:其他好文   时间:2019-12-23 18:52:28    阅读次数:96
Spark进阶 大数据离线与实时项目实战 完整版
第1章 课程介绍&学习指南本章会对这门课程进行说明并进行学习方法介绍。第2章 Redis入门Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度。本章将从Redis特性、应用场景出发,到Redis的基础命令,再到Redis的常用数据类型实操,最后通过Java API来操作 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 10:59:01    阅读次数:839
web前端入门到实战:内边距属性、外边距属性
一、内边距属性1.定义:边框和内容之间的距离就是内边距2.分开写padding-top:数字px;padding-left:数字px;padding-bottom:数字px;padding-right:数字px;3.连写:padding:上右下左;4.注意点:(1)给标签设置内边距之后,标签占有的宽度和高度会发生变化(2)内边距也会有背景颜色web前端开发学习Q-q-u-n:⑦⑧④-⑦⑧③-零①②
分类:Web程序   时间:2019-12-21 23:06:11    阅读次数:321
目标跟踪综述(主要是深度学习)
摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理。 经典的目标跟踪方法 目前跟踪算法可以被分为产生式(generative model)和判别式(discriminative model)两大类别。 产生式方法运用 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-21 13:45:08    阅读次数:123
《Linux就该这么学》这本书写得真好,我很喜欢。
本书是由全国多名红帽架构师(RHCA)基于最新Linux系统共同编写的高质量Linux技术自学教程,极其适合用于Linux技术入门教程或讲课辅助教材,目前是国内最值得去读的Linux教材,也是最有价值的Linux实验手册。章节包括有: 第0章 咱们先来谈谈学习方法和红帽系统。 第1章 部署虚拟环境安 ...
分类:系统相关   时间:2019-12-20 22:32:13    阅读次数:113
我的linux入门书籍是《Linux就该这么学》
本书是由全国多名红帽架构师(RHCA)基于最新Linux系统共同编写的高质量Linux技术自学教程,极其适合用于Linux技术入门教程或讲课辅助教材,目前是国内最值得去读的Linux教材,也是最有价值的Linux实验手册。 章节包括有: 第0章 咱们先来谈谈学习方法和红帽系统。 第1章 部署虚拟环境 ...
分类:系统相关   时间:2019-12-20 22:28:55    阅读次数:105
统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法
统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-15 18:53:20    阅读次数:119
学习方法
学习方法: 定期复习 思维导图 学到的东西用到实际场景中 找个老师带你 IT练习题 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-14 18:47:55    阅读次数:63
新学习技巧探索
课题1:探索运用熟悉的事物类比新知识 课题背景:新知识点往往需要学习耗费很多精力,而且很容易遗忘,在知识点爆炸性学习的现代社会,传统学习方式低效、耗神,已经显得力不从心。为适应社会对学习效率的高要求,需找出更高效的学习方法指导 实验步骤: 1、对知识点进行分析,提取特点、性质 2、关联相关性强的熟悉 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-14 13:41:16    阅读次数:82
直观理解为什么分类问题用交叉熵损失而不用均方误差损失?
[TOC] 博客: "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示,传统机器学习方法以此类比, 一共有$K$类,令网络的输出为$[\hat{y}_1,\dots, \hat{y}_K]$,对应每个类别的概 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-13 00:02:56    阅读次数:258
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