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弗曼学习方法-终极快速学习方法FEYNMANTECHNIQUE学习方法

嵌入式学习书籍推荐[通俗易懂]嵌入式学习书籍推荐转自：http://www.51hei.com/bbs/dpj-26458-1.html如有侵权，请联系我，我将立即删除。从事嵌入式研发行业十年，认为学习就是要不断的吸纳知识，在研发过程中，经常会遇到一些问题，这种发现问题并解决问题的过程就是进步。为什么选择学习嵌入式？嵌入式系统无疑是当前最热门最有发展前途的IT应用领域之一，同时也是当今IT领域仅存的几个金领…

PyTorch学习笔记(6)——DataLoader源代码剖析这两天把DataLoader的源代码的主要内容进行了一些分析，基于版本0.4.1。当然，因为内容比较多，没有全部展开，这里的主要内容是DataLoader关于数据加载以及分析PyTorch是如何通过Python本身的multiprocessing和Threading等库来保证batch是顺序取出的。额外的内容都会给出链接，在这里不会详细展开。0.前言（楔子）本篇关于DataLoad…

spring boot 2.1学习笔记【五】SpringBootTest单元测试及日志「建议收藏」springboot2.1单元测试，及日志输出

【机器学习】一文读懂正则化与LASSO回归，Ridge回归该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中，欢迎大家关注。1.过拟合当样本特征很多，样本数相对较少时，模型容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，有两种方法：方法一：减少特征数量（人工选择重要特征来保留，会丢弃部分信息）。方法二：正则化（减少特征参数的数量级）。2.正则化（Regularization）正则化是结构风险（损失函数+正则化项）最小化策略的体…

ARM9开发之学习过程总结[通俗易懂]时至今日，与心爱的TQ2440相伴已有一年，从当初的一无所知到今天的得心应手，其间经历的种种，实在难以言表。这里先将我学习ARM中的整个过程总结一下，希望对刚接触的朋友有个提示作用，也希望高手不吝赐教，欢迎拍砖^_^。需要说明的是，这仅仅说是ARM，其间涉及到别的知识也是需要很多时间去学习的，这里我就不列举了。开发板的配套光盘有很多资料文档，在学习之前，大概浏览一下是非常不错的，强烈建议，特别是S3

【大数据】最新大数据学习路线（完整详细版，含整套教程）大数据学习路线java(Javase,javaweb)Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)机器学习(R,mahout)Storm(Storm,kafka,redis)Spark(scala,spark,sparkcore,s…

PyTorch 学习笔记（九）：自动编码器（AutoEncoder）「建议收藏」一.生成模型生成模型（GenerativeModel）这一概念属于概率统计与机器学习，是指一系列用于随机生成可观测预测数据得模型。简而言之，就是“生成”的样本和“真实”的样本尽可能地相似。生成模型的两个主要功能就是学习一个概率分布Pmodel(X)P_{model}(X)Pmodel​(X)和生成数据，这是非常重要的，不仅可以用在无监督学习中，还可以用在监督学习中。无监督学习的发展…

Qt播放器学习Phonon库安装：进入源代码的phonon目录，如”../qt-everywhere-opensource-src-4.6.0/src/phonon”，实际代码并不在里面，从phonon.pro文件可知源代码在“/src/3rdparty/phonon/phonon”,但并不影响编译。在终端输入“make;makeinstall”即可，如果安装时出错，也可手动将lib、includ

java转大数据的学习路线首先这个文章是转载的，留着后面基础再扎实一点之后开始学习，感谢原文的作者，写出了如此清晰的学习路线。原文作者文章链接：https://blog.csdn.net/gitchat/article/details/78341484【不要错过文末彩蛋】申明：本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同…