学习心得专题

Java EE学习心得

–Java EE学习心得     1.    称为编程专家的秘诀是: 思考-----编程--------思考------编程…….. 编程不能一步到位,不能一上来就编,必须先思考如何写,怎样写?然后再编程,完事后,再思考  我编的程序还有那些不好的地方和要改进的地方,可以增加写什么功能等等;然后再去编程; 2. 先搭建整体框架再抠细节,在编程中不管是什么要先做出来,再去问怎么做!即是:先K

24.9.1学习心得

VGG(Visual Geometry Group)网络是由牛津大学视觉几何小组提出的一种卷积神经网络模型,该模型因其在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC 2014)中的优异表现而闻名。VGG模型的特点在于其架构的简单性和一致性,以及对参数数量的大量使用,这使得它成为了深度学习领域中一个非常受欢迎的基础模型。 VGG架构的主要特点包括: 堆叠的3x3卷积层:VGG网络使用了多

城市管理违规行为智能识别 Task3学习心得

本次学习主要针对数据集增强和模型预测 1、数据增强: 1)将四张训练图像组合成一张,增加物体尺度和位置的多样性。 2)复制一个图像的随机区域并粘贴到另一个图像上,生成新的训练样本 3)图像的随机旋转、缩放、平移和剪切,增加对几何变换的鲁棒性 4)通过线性组合两张图像及其标签创造合成图像,增加特征空间的泛化 5)一个支持多种增强技术的图像增强库,提供灵活的增强管道定义 6)对图像的色相

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营_深度学习基础学习心得Task2.2

本次学习分类问题 1、分类与回归: 回归一般输出一个值y_hat 期望与y越接近越好。分类一般有几类就输出几个值,是一个one-hot的向量,在类别对应的位置值为1 本文介绍了一种重复输出数值后加权的方法,但是我做分类一般用全连接层直接输出多个值,然后使用argmax函数 2、softmax: 公式: 其实主要是一个归一化的作用,并且输出所有值的和为1,这样就类似于每一个类别的概率;并

【60天备战2024年11月软考高级系统架构设计师——第0天:详细规划与学习心得】

开篇 2024年11月的软考高级系统架构设计师考试即将到来,留给我们的时间不多了。在这60天的时间里,我决定全力以赴,通过系统的学习和高效的复习,争取在考试中取得理想的成绩(必拿下)。这篇博客将分享我为备考制定的详细学习计划,以及如何在紧张的时间里高效学习。 第一部分:备考规划概述 要在两个月内通过高级系统架构设计师考试,合理的学习计划是关键。我将整个备考过程划分为四个阶段:基础知识复习、重

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营_深度学习基础学习心得Task2

本次学习主要针对自适应学习率;介绍了Adagrad,RMSprop和Adam优化器 1、为什么需要自适应学习率: 训练一个网络,在走到临界点的时候损失不再下降,而梯度并没有变得很小。相当于下坡路在两步之间,而步子迈大了,直接把下坡路跳过了,又走到上坡路上了。在这时候就需要把学习率(步幅)调低一点让梯度继续下降。 但是常规的 学习率下降方法是不够用的,我们希望在梯度大的时候走慢点,在梯度小的时

24.8.26学习心得

验证数据集(Validation Set)和测试数据集(Test Set)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别: 1. 验证数据集(Validation Set) 目的: 超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营_深度学习基础学习心得

本次学习了深度学习中的局部最小值 1、书上说有时候模型一开始就训练不起来,不管怎么更新参数损失都不下降。我之前遇到过这种情况,大概是做一个数据很不平衡的二分类,正负样本比例大概为9:1,模型倾向于全部预测为正样本,没有办法学习负样本。 2、3.1.1介绍了一下鞍点,鞍点的各个方向的梯度是等于零的,而我们的模型反向传播又是基于梯度的,所以到了鞍点就没有办法再让损失下降了,但是其实鞍点和局部最优又

PSO算法学习心得

一 算法基本思想    粒子群优化算法属于群智能(swarm intelligence)优化算法。群智能分两种,一种是粒群优化,一种是蚁群优化。        群智能概念:假设你和你的朋友们(individual)去寻宝(objective),每个人都有一个探测器(function)可以知道宝藏到探测器的距离。在找的过程中,每个人都可以把信息共享出去,每个人都能看到现在谁离宝藏最近。这样,你看

Spring学习心得

最近有人问我学习Spring的经验。心中不免有些惭愧,本来以为自己对Spring算比较精通啦,但最近看Professional Java development with SpringFramework,发现其实自己还有好多东西不知道。不过既然有人问起,就大概谈一下体会吧,由于我自己的途径与下面所列的步骤还是有些差距的(主要是当时关于Spring的书和参考资料太少了),而且每个人的学习方式也会不

PostgreSQL的学习心得和知识总结(一百四十五)|深入理解PostgreSQL数据库之ShowTransactionState的使用及父子事务有限状态机

目录结构 注:提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容,其列表如下: 1、参考书籍:《PostgreSQL数据库内核分析》 2、参考书籍:《数据库事务处理的艺术:事务管理与并发控制》 3、PostgreSQL数据库仓库链接,点击前往 4、日本著名PostgreSQL数据库专家 铃木启修 网站主页,点击前往 5、参考书籍:《PostgreSQL中文手册》 6、参考书籍:《P

黑马程序员2024最新SpringCloud微服务开发与实战 个人学习心得、踩坑、与bug记录Day3 全网最全

你好,我是Qiuner. 为帮助别人少走弯路和记录自己编程学习过程而写博客 这是我的 github https://github.com/Qiuner ⭐️ gitee https://gitee.com/Qiuner 🌹 如果本篇文章帮到了你 不妨点个赞吧~ 我会很高兴的 😄 (^ ~ ^) 想看更多 那就点个关注吧 我会尽力带来有趣的内容 😎 这篇中规中举,有不少bug记录与方便您复制

Spring IOC学习心得之源码级分析ContextLoaderListener的作用(IOC容器初始化入口)

ContextLoaderListener类是负责初始化IOC容器,即在我们的web项目中,这里就是IOC容器初始化的入口,由这个类启动IOC容器的初始化。 它配置在web.xml中,比如如下配置:   <context-param><param-name>contextConfigLocation</param-name><param-value>classpath:context/app

shiro学习心得

一、shiro配置文件中拦截器关联,未完待续… <bean name="shiroFilterChainDefinitions" class="java.lang.String"><constructor-arg><value>/static/** = anon/baseSecurity/encryption = anon/login/logout = logout/login/userLogi

U3D学习心得-----资源管理:模型和角色动画的输出设置(上)

模型主要可以以两种方式进行输出: (1)使用插件进行输出。并输出为指定的文件格式,如FBX或OBJ (2)直接输出为响应的3D应用文件,如.max或者Blen,Unity自身再进行转换。   使用3D软件包自身格式进行输出的优缺点: 优点:(1)快速的输出工程,直接从3D文件到Unity            (2)简单的初始化过程 缺点:(1)文件中可能会包括不需要的数据。

GSM学习心得1----GSM的结构

我们说的GSM也就是和3G对应的2G,我们正被广泛利用的蜂窝移动通信系统,虽然现在出现了3G和4G甚至未来的更多G。但是就我感觉而言2G是研究最成功的一个系统。我相信也是生存最长的一个系统,他是集西方通信方面的科学家绞尽脑汁研究出来的一个非常严谨的通信系统。尽管现在普及3G,什么CDMA2000、WCDMA、和中国移动的小三(G3或是TD-SCDMA)。但从系统安全以及设计而言远不及GSM,他们都

日语N1学习心得

1.培训兴趣,了解自己学习日语初心是什么。 2.做真题,近六年真题要做熟透。(课本+笔记本(难点+重点)+错题本) 3.单词库 4.语法库 5.听力库 6.课外书泛读(网站,视频,书籍,音频)培养日语思维。 7.口语库

【学习心得】Pandas报错:“试图在来自数据帧的切片副本上设置值”

问题描述与分析  报错:“A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame” # data是某个DataFrame# 创建一个判断条件cond = (data['workclass'] == '?')# 想根据判断条件,修改DataFrame中的某些值data['workclass'][cond] =

【学习心得】回归任务的评估指标决定系数R^2

一、决定系数是什么?         scikit-learn库在进行回归任务的时候,进行模型评估时的score()方法,默认采取的是计算的是决定系数(Coefficient of Determination),通常表示为得分。这个值衡量了模型预测值与实际观测值之间的拟合优度。         它表示模型的因变量y的变异值占变异量的比例,换句话说就是模型预测的结果能够解释因变量变化的百分比。

redis学习心得之二【redis主从配置】

学习过mysql主从机搭建的都知道,slave机器搭建需要进行初始化步骤,同步部分数据然后再启动同步,而redis相对更简洁,只需要配置配好,启动即可完成同步,我们一起来见证下:             在前一节我们已经实践启动了一个redis服务,我们将其作为主机,现为其创建一个从机作备份使用        1.复制一份配置出来为从机所用         ~$ cp

redis学习心得之一【安装redis初体验】

在linux下安装redis        说起这个比mysql的安装过程简单多乐,它不需要configure,只需要解压之后make就可以,无需make install         ~$ wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.10.tar.gz         ~$ tar -zxvf redis-2.4.

HBase学习心得之HBase原理Java接口操作增删改查

HBase之伟大(总结)   一:region是按大小分割的,每个表开始只有一个region。随着数据不断插入表,region会不断增大,增大到了某个阀值,HRegion就会等分成两个新的HRegion。   二:HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单位,最小单位就表示不同的HRegion能分布在不同的HRegion Server上,但一个HRegion是不能拆分到多个Se

数据迁移sqoop学习心得

sqoop是Apache基金会下的数据迁移工具。主要功能是能将数据库中的数据导入到hdfs中,同时也能使hdfs中的数据导出至数据库中。 sqoop的安装只需在hadoop集群中的任意一台机器上即可。因为sqoop自动配置了搜寻NameNode和ResourceManage的功能,运行时能访问到hadoop的core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site

SET IDENTITY_INSERT 学习心得

想要将值插入到自动编号(或者说是标识列,IDENTITY)中去,需要设定 SET IDENTITY_INSERT 示例: 1.首先建立一个有标识列的表: CREATE TABLE products (id int IDENTITY PRIMARY KEY, product varchar(40)) 2.尝试在表中做以下操作: INSERT INTO products (id, product

PostgreSQL的学习心得和知识总结(一百四十二)|深入理解PostgreSQL数据库数据库之 Continuous Integration

目录结构 注:提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容,其列表如下: 1、参考书籍:《PostgreSQL数据库内核分析》 2、参考书籍:《数据库事务处理的艺术:事务管理与并发控制》 3、PostgreSQL数据库仓库链接,点击前往 4、日本著名PostgreSQL数据库专家 铃木启修 网站主页,点击前往 5、参考书籍:《PostgreSQL中文手册》 6、参考书籍:《P

Verilog学习心得

因为Verilog是一种硬件描述语言,所以在写Verilog语言时,首先要有所要写的module在硬件上如何实现的概念,而不是去想编译器如何去解释这个module. 比如在决定是否使用reg定义时,要问问自己物理上是不是真正存在这个register, 如果是,它的clock是什么? D端是什么?Q端是什么?有没有清零和置位?同步还是异步?再比如上面讨论的三态输出问题,首先想到的应该是在regist