特征提取,近看和远看(有细节丢失)
好的方法是:既有全局信息,又有局部信息
能不能让监测的窗口实现自适应,目前提取的窗口只有局部信息,没有全局信息,能不能把全局信息也安排上
找到钥匙(key),学习需要有高人在关键的地方给你点一下,给你一个入门的钥匙
数学计算公式后面的意义,平均值(一段时间内最有代表的数据),方差(幅度)
怎么选数据?人工手选?还是.....深度学习!
深度学习的好处是用非监督式或半监督式（英语：Semi-supervised learning）的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征
也就是深度学习能够释放人工,这是我的理解,提高效率
怎么去描述一件事情,让听的人更加清楚
杨云老师描述一个问题,总能让人感觉通俗易懂
多想为什么
一个事物的诞生绝对不是一蹴而就,而是在不断的进化,直到今天这个样子
为什么这么做?这当然是前人思考的结晶,会有相应的道理隐藏在其中
所有知识,作为一个人类都是可以理解的,只是你愿不愿意,或者有没有一个好的老师引导你
神经网络
我的理解就是,一个更加复杂的函数,根据输入,然后不断拆解信息,然后拼接,最终得到可能的结果
在这个过程里是不断的抽象,最终可以达到:输入猫图片,输出猫的类标这种效果
梯度下降,求导,函数图像不能是笔直的
神经元用权值来连接
本科生教育
软件学院本科生课程过多,从早忙到晚,产生厌学的情绪
效率未必比一天只认真的上一节课高
另外有老师授课方式过于无聊,把计算机课程上成了文科,念ppt,缺乏实践,与社会需要严重脱钩
导致学生对学院没有归属感,全是自学,学会和学院无关,学不会赖学院,学院完全成冤大头,两边不讨好
另外有一说一,上了这几年本科的课程,令我眼前一亮,甚至令我满意的课程都没几门......
高等数学--谢崇伟
C语言---杨维忠
近代史---王国梁
计算机组成---王逍
数据库---张璇
这确实有点可悲,95%以上的上课老师我都提不起兴趣,教学方法,或者是教学水平,令我感兴趣的,能让我就算不点名也要去的课程,只有可怜的几节.
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