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人工智能-高等数学之导数篇

微积分主要包括包括极限、微分学、积分学及其应用,而微分学包括求导数的运算,是一套关于变化率的理论。研究函数的变化规律,推导事物发展的趋势走向是它的拿手好戏,印象里,上学时,学习的顺序是,数列,极限,函数,导数,微分,积分,当然也有很多数学家说先学积分,因为积分直观比较容易被理解。

#人工智能#机器学习#python
Js全栈开发之Vue入门基础

前几天自学完了koa2的后端,并写了几篇学习博客,今天得闲继续总结下Vue的简单基础入门,koa2加上vue基本上就可以自己玩Js全栈了。本篇只是总结一下Vue入门的使用和基础用法实例,因为很简单,就没有具体的过程,下一篇再写综合的组件应用。

#javascript
Js全栈开发之koa2视图层搭建

接着上一篇《Js全栈开发之koa2路由与mvc搭建初步》来继续学习koa2,上一篇将koa2项目按mvc架构拆分了一下,只拆分出了路由,控制器和服务层,而视图层和控制器层混在了一起,没有进行拆分,本篇将使用模板和静态插件对视图层进行拆分,并对Nunjucks模板包的使用做简单的汇总。

#javascript
人工智能-高等数学之微积分篇

微分和导数外形很相似,导致有时候傻傻的分不清楚,在查找无数资料之后我找到了一个能够被理解的说法,导数描述的是函数在一点处的变化快慢的趋势,是一个变化的速率,微分描述的是函数从一点(移动一个无穷小量)到另一点的变化幅度,是一个变化的量。

#人工智能#机器学习#AI +1
人工智能笔记之机器学习原理

学习完数学理论就差不多该开始学习机器学习的原理了,现在流行的深度学习和强化学习,基本都是基于机器学习的原理,机器学习是基础,所以需要先了解机器学习是什么,怎么实现的。

#机器学习#算法#人工智能
人工智能-高等数学之偏导数与梯度

在一元函数中,导数就是函数的变化率。对于二元函数研究它的“变化率”,由于自变量多了一个,情况就要复杂的多。二元函数可以用z=f(x,y)表示,如果把f(x,y)中的两个变量图像化,将得到空间的某个曲面,如果分析f(x,y)的变化速度,必然要用到导数,只不过这次是对含有两个变量的函数求导,但我们只对一个变量求导,只观察这一个变量的变化,所以叫做求偏导。

#人工智能#机器学习#神经网络
人工智能-高等数学之导数篇

微积分主要包括包括极限、微分学、积分学及其应用,而微分学包括求导数的运算,是一套关于变化率的理论。研究函数的变化规律,推导事物发展的趋势走向是它的拿手好戏,印象里,上学时,学习的顺序是,数列,极限,函数,导数,微分,积分,当然也有很多数学家说先学积分,因为积分直观比较容易被理解。

#人工智能#机器学习#python
VsCode打造Java开发环境

由于最近开发电脑安装的环境和IDE太多,开发的电脑有些吃不消,又舍不得换电脑,毕竟换电脑比较麻烦还费钱,所以我就卸载了Pycharm,IDEA这些又大又蠢又慢的集成开发环境,改用Vscode全栈开发,下面记录分享我配置Vscode搭建Java开发环境的过程。

#java#vscode
Win10下C++开发环境搭建

最近用到了C++,所以先搭个开发环境,再对着书学习,这里记录一下在Windows10环境下的搭建过程,IDE用的Clion,因为习惯了IDEA和PyCharm,所以延续下来,编译环境工具选择msys2,依赖包管理用具选择Pacman,内容也涉及配置国内源,及中文乱码问题。

#c++
Js全栈开发之log4js使用总结

Log4js 是 Node.js 中一个成熟的记录日志的第三方模块,本篇主要汇总一些关于log4js的详细用法,包括常用的配置项和基础的api使用。以及在koa2中绑定上下文对象的集成用法。

#javascript
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