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DemonSlayer
花无凋零之日,意无传递之时,爱情亘古不变,紫罗兰永世长存。
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2021年3月5日
软件体系结构第一次课作业(阅读架构漫谈九篇博客,并围绕软件架构师如何工作撰写一篇1500字左右的博客。)
摘要: 软件架构师如何工作? 随着软件行业的快速发展,软件工程的规模越来越大,复杂程度越来越高,软件设计的核心己经超越了传统的“算法+数据结构=程序”的设计模式,取而代之的是对系统的总体结构的设计和规范。软件架构师在软件开发过程中充当着越来越重要的角色,在整个软件的生命周期中的重要性日益突出。 那么什么是软
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posted @ 2021-03-05 13:58 DemonSlayer
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2021年3月4日
大三下学习进度日总结03
摘要: 今日总结: | 代码量 | 400行左右 | | | | | 博客量 | 一篇 | | 所学时间 | 8小时左右 | | 了解到的知识点 | 操作系统的概念定义功能和目标,背单词等 | 操作系统的概念(定义)功能和目标 大家熟悉的操作系统:windows、Android、ios、MacOS、Linu
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posted @ 2021-03-04 22:35 DemonSlayer
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2021年3月3日
大三下学习进度日总结02
摘要: 今日总结: | 代码量 | 400行左右 | | | | | 博客量 | 一篇 | | 所学时间 | 8小时左右 | | 了解到的知识点 | 软件质量,背单词等 | 软件质量 软件质量是许多质量属性的综合体现,各种质量属性反映了软件质量的方方面面 人们通过改善软件的各种质量属性,来提高软件的整体质量
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posted @ 2021-03-03 22:32 DemonSlayer
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2021年3月2日
大三下学习进度日总结01
摘要: 今日总结: | 代码量 | 200行 | | | | | 博客量 | 一篇 | | 所学时间 | 8小时左右 | | 了解到的知识点 | 软件过程与管理概述,背单词等 | 软件工程是1.将系统性的、规范化的、可定量的方法应用于软件开发、运行和维护,即工程化应用到软件上2.对1中所述方法的研究 软件工
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posted @ 2021-03-02 22:28 DemonSlayer
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2021年2月4日
博雅大数据机器学习十讲第十讲
摘要: 数学模型:马尔可夫决策过程$(MDP)$ 强化学习方法形式化为$MDP$,$MDP$是序列决策算法的一般数学框架 通常将$MDP$表示为四元组$(S,A,P,R)$: $S$表示状态空间,是描述环境的状态,表示为$S={s_1,s_2,s_3,...}$ $A$表示行动空间,是智能体可执行的行动,表
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posted @ 2021-02-04 12:58 DemonSlayer
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2021年2月3日
博雅大数据机器学习十讲第九讲
摘要: 应用领域全面突破:图像识别 图像识别近年来取得重大突破,主要突破点在深度学习和卷积神经网络,成绩的大幅度提升几乎都伴随着卷积神经网络的层数加深。 $Google$神经机器翻译系统在多种语言间的翻译性能取得大幅提升,接近人类的翻译水平 在语音识别领域极具挑战性的$SwitchBord$任务中 $GMM
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posted @ 2021-02-03 22:13 DemonSlayer
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2021年2月2日
博雅大数据机器学习十讲第八讲
摘要: 维度灾难$(curse,of,dimensionality)$ 随着维度(例如特征或自由度)的增多,问题的复杂性(或计算代价)呈指数级增长的现象 1961年美国数学家$Richard,Bellman$在研究动态规划时首次提出 很多问题困难的根本来源,例如经典或量子多体问题,基于第一性原理的药物和材料
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posted @ 2021-02-02 22:08 DemonSlayer
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2021年2月1日
博雅大数据机器学习十讲第七讲
摘要: $batch$和$mini-batch$梯度下降 $batch$梯度下降:使用全部训练集样本,计算代价太高$(n\sim10^6)$ $mini-batch$梯度下降:随机采样一个子集$(m\sim102或103)$ \[ \nabla J(\theta)=\frac{1}{m}\sum^m_{j=
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posted @ 2021-02-01 23:13 DemonSlayer
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2021年1月31日
博雅大数据机器学习十讲第六讲
摘要: 特征值分解 设$A$是$n$阶方阵,如果有常数$\lambda$和$n$维非零列向量$\alpha$的关系式 \[ A\alpha=\lambda\alpha \] 成立,则称$\lambda$为方阵$A$的特征值,非零向量$\alpha$称为方阵$A$的对应于特征值$\lambda$的特征向量 设
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posted @ 2021-01-31 23:06 DemonSlayer
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2021年1月30日
博雅大数据机器学习十讲第五讲
摘要: 聚类:物以类聚,人以群分 假设$f(x)$为多元函数,如果对任意$t\in[0,1]$,均满足: \[ f(tx_1+(1-t)x_2)\le tf(x_1)+(1-t)f(x_2) \] 则称$f(x)$为凸函数 $Jensen$不等式:如果$f$是凸函数,$X$是随机变量,则:\(f(E[X])
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posted @ 2021-01-30 23:30 DemonSlayer
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