学习

在看文献时经常会遇到不同的神经内科量表，因此做个总结笔记，以便对应查找。（具体量表可自行搜索，或在最后的链接中下载。）目录1、GlsgowComaScale（GCS）昏迷评分法2、ABCD2评分量表3、NationalInstituteofHealthstrokescale（NIHSS）美国国立卫生研究院卒中量表4、Oxfordhandicapscale（OHS）牛津残障评分5、Mini-mentalStateExamination（MMSE）简易精神.

一、面向对象是什么？面向对象是一种思想，世间万物都可以看成一个对象，这里只讨论面向对象编程（OOP），java是一个支持并发、基于类和面向对象的计算机编程语言，面向对象开发的优点：1.代码开发模块化，更易维护和修改；2.代码复用性强；3.增强代码的可靠性和灵活性；4.增强代码的可读性。面向对象的四大基本特征：抽象：提取现实世界中某事物的关键特性，为该事物构建模型的过程。对同一事物在不…

作者：刘诗昆链接：https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/123545914来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。2018.1.二次更新/重点介绍迁移学习和其相关方向，完整删除之前的答案，并重新规整了迁移学习内容和代表性文章。什么是/为什么要迁移学习？迁移学习(T

思维导图制作工具：MindNode

本内容来自其他的人解析，参考链接在最后的注释。1.前言目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learningrate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。2.学习率如何影响模型性.

文章目录@[toc]1.Introduction2.DevelopmentofMachineLearning3.Whatistransferlearning？4.Howtotransfer?4.1Example1：物体识别4.2Example2：放射科诊断4.3Example3：语音识别系统5.Themeaningoftransferlearnin…

一.大数据运维与架构课程体系1.0课程与老师介绍本课程是专门培养大数据运维与架构方向专业人才的体系化课程。课程所有讲师小伙伴全部是在职的知名企业大数据开发专家，大数据技术专家职位员工，非专门的培训机构老师（小伙伴当前在职企业阿里巴巴，哔哩哔哩，平安集团，苏宁易购，美团等，运维集群规模大到10000+节点，课程内容可以满足市面上80%以上企业的大数据运维工作）。课程以企业大数据集群运维实战和招聘需求为出发点，深入浅出，有重点地为大家系统化地讲解整个大数据运维需要的知识点，实战教学，多年运维经验分享

《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。以下是小编为大家精心准备的：，欢迎参考阅读!数字信号处理学习心得体会一随机数字信号处理是由多种学科知识交叉渗透形成的，在通…

windows类书的学习心得这篇文章应该是凑的，不够很长，还是值得读的，转发来。下满是原网址：http://www.blogjava.net/sound/archive/2008/08/21/40499.html创建人：paul现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多陌生的作者,很多陌生的译者,书名也是越来越夸张,什

概念引入    我们已知在梯度下降中需要对所有样本进行处理过后然后走一步，那么如果我们的样本规模的特别大的话效率就会比较低。假如有500万，甚至5000万个样本(在我们的业务场景中，一般有几千万行，有些大数据有10亿行)的话走一轮迭代就会非常的耗时。这个时候的梯度下降使用了全部的样本数据，所以叫做fullbatch。为了提高效率，我们可以把样本分成等量的子集。例如我们把500万样本分成1…