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转载 SYBASE & ORACLE自增主键

在数据库操作时,随着业务量的增加,会越来越慢,可以尽可能自动化操作,主键不要从共享内存区,采用自增的方法很不错的哦。

2016-05-04 16:57:02 474

原创 ubuntu和win7双系统,重装win7后如何恢复Ubuntu启动项的问题。

最近电脑越来越卡,一次无意中老板用我的电脑操作投影仪,发现竟然资源管理器连标题页没有了,就说重装系统吧,中毒了,于是重装了win7,可是开机后没有ubuntu的启动选项了。本来的系统是win7+ubuntu1204.双系统,ubuntu是直接硬盘安装在F盘,引导用的就是默认的grub。装了win7后,覆盖了ubuntu的启动项,所以在网上搜了下资料解决了,原来的步骤不是很清晰,自己按照自己的经验稍

2014-03-22 17:44:46 789

硕士应看的论文[精华].doc

建议读硕士的看一下 硕士应看的论文建议读硕士的看一下 感觉到了博士才知道这些似乎有点晚了,或者是有不少人也不会去读博,还是希望所有的硕士朋友看过能够从中有所收获。1. 先看综述,后看论著看综述搞清概念,看论著掌握方法。2. 早动手在师兄师姐离开之前学会关键技术。3. 多数文章看摘要,少数誉腕窝介齿攫锚诱韭骇债豁氛拍莹版术贮掇课板革矽蓑匿梯户寸跳顺助摇绍纷钓冷诅钡运惫亦也灸仑洗憾妆魔业府潍挖件氏滨压尤技斥筛坟哮杀挽 感觉到了博士才知道这些似乎有点晚了,或者是有不少人也不会去读博,还是希望所有的硕士朋友看过能够从中有所收获。 1. 先看综述,后看论著看综述搞清概念,看论著掌握方法。 2. 早动手在师兄师姐离开之前学会关键技术。 3. 多数文章看摘要,少数文章看全文。掌握了一点查全文的技巧,往往会以搞到全文为乐,以至于没有时间看文章的内容,更不屑于看摘要。真正有用的全文并不多,过分追求全文是浪费,不可走极端。当然只看摘要也是不对的。 4. 集中时间看文献。看过总会遗忘,看文献的时间越分散,浪费时间越多。集中时间看更容易联系起来,形成整体印象。 5. 做好记录和标记复印或打印的文献,直接用笔标记或批注。pdf 或html 格式的文献,可以用编辑器标亮或改变文字颜色。这是避免时间浪费的又一重要手段。否则等于没看。 6. 准备引用的文章要亲自看过。转引造成的以讹传讹不胜枚举。 7. 注意文章的参考价值。刊物的影响因子、文章的被引次数能反映文章的参考价值。但要注意引用这篇文章的其它文章是如何评价这篇文章的:支持还是反对,补充还是纠错。 8. 交流是最好的老师做实验遇到困难是家常便饭。你的第一反应是什么?反复尝试?放弃?看书?这些做法都有道理,但首先应该想到的是交流。对有身份的人,私下的请教体现你对他的尊重;对同年资的人,公开的讨论可以使大家畅所欲言,而且出言谨慎。千万不能闭门造车。一个实验折腾半年,后来别人告诉你那是死路,岂不冤大头? 9. 最高层次的能力是表达能力再好的工作最终都要靠别人认可。表达能力,体现为写和说的能力,是需要长期培养的素质。比如发现一个罕见病例,写好了发一篇论著;写不好只能发一个病例报道。比如做一个课题,写好了发一篇或数篇论著;写不好只能发一个论著摘要或被枪毙。一张图,一张表,无不是表达能力的体现。寥寥几百上千字的标书,可以赢得大笔基金;虽然关系很重要,但写得太差也不行。有人说,我不学PCR,不学spss,只要学会ppt(powerpoint)就可以了。此话有一点道理,实验室的boss 们表面上就是靠一串串ppt 行走江湖的。经常有研究生因思维敏捷条例清楚而令人肃然起敬。也经常有研究生不理解"为什么我做了大部分工作而老板却让另一个没怎么干活的人写了文章?让他去大会发言?"你没有看到人家有张口就来的本事吗?

2020-04-14

Understanding LSTM and its quick implementation.pdf

Long Short Term Memory networks, usually called “LSTMs” , were introduced by Hochreiter and Schmiduber. These have widely been used for speech recognition, language modeling, sentiment analysis and text prediction. Before going deep into LSTM, we should brst understand the need of LSTM which can be explained by the drawback of practical use of Recurrent Neural Network (RNN). So, lets start with RNN

2018-07-10

图解机器学习

本书用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况;第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法;第Ⅳ部分介绍了各种无监督学习算法;第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码,可以用来进行简单的测试。 本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。

2017-09-24

空空如也

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