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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

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数据讲解：00:25
数据代码：01:19
模型讲解：01:43
模型代码：02:58
学习讲解：03:44
学习代码：06:10
训练可视化：07:57
活不好一生：09:04
视频
视频里演

视频教学：9分钟入门深度学习

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线性代数：01:20
微分积分：05:35
明确任务：07:55
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知识点
任何一个知识，一定可以用一句话来概括它某刻的作用。不是概括是什么，

视频教学：7分钟入门线性代数+微积分

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高 考 学 习：01:25
机 器 学 习：03:15
A.I. 与未来：04:20
视频
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知识点
监督学习：有明确答案，可供寻找问题与答案之间关

视频教学：什么是机器学习

市面上有太多的学习方法，几乎都是作者的经验总结，背后没有原理，更像是信仰一样去完成某些步骤，坚信神奇会发生。很多人都知道思维导图简单又强大，但却很少有人能说出来为什么，往往也不知道该如何正确使用。下面要传达的原理性的，是创造知识的知识，是卖你知识的人不会告诉你的知识。

学习观05：思维导图原理：人生与高手之差

视频内容
附录
知识量相同的两个人，会因为思维方式，造成解决问题能力落在两个不同等级上。
在学习运动类知识往往要直接关注输入和输出，但在应用思考类知识时却相反。
不要认为人类多么智能，我们的能力不是凭空产生的，拥有很多缺陷，需善用。
预告
《学习观》01：从没有人告诉过我们什么是学习
《学习观》02：华罗庚的“先把书读厚，再把书读薄”是什么意思
《学习观》03：其实你早就学会了“英语”
《学习观》05：如何正确的利用思维导图学习

为什么你会觉得编程、写作、解题时毫无头绪

不得不提出的是：这个视频是面向需要实际使用英语的大学生或已工作人员。
视频内容
附录
当你看完视频后，再思考下面这些学习方法的作用
矫正输入输出的偏差
看电影学英语
我个人是随便选一个话题，不思考中文的情况下自言自语的表达想法
我在学日语、英语时、只看英语解释，英语例句，不会思考中文
跳过意识
泛听，泛读
看电影学英语
通过例子训练，避免把知识当信息单纯记忆
理解单词时看多个例子，重构大脑对单词的理解
预告
《学习观》01：从没有人告诉过我们什么是学习
《学习观》02：华罗庚的“先把书读厚，再把书读薄”是什

其实你早就学会了“英语”

知识不是信息，学习不是记忆，并无法仅凭记住知识来学会知识。
这也是人们在教和学的过程中最容易犯的错误
以为将知识告诉了某人，对方就可以学会
以为听懂了知识，就表示自己学会了。
视频内容

预告
《学习观》01：从没有人告诉过我们什么是学习
《学习观》03：其实你早就学会了“英语”
《学习观》04：为什么你会觉得编程、写作、解题时毫无头绪
《学习观》05：如何正确的利用思维导图学习

“先把书读厚，再把书读薄”到底什么意思

老师和家长总是告诉我们要好好学习，可从没有人告诉过我们什么是学习，学习和记忆的区别又是什么。以至于很多人误以为记忆就是学习。更讽刺的是，市面上有一大堆学习方法，每个方法的学习曲线比你要学习的内容还要难。

好多人一辈子都没搞清什么是学习

目录 数据讲解：00:25 数据代码：01:19 模型讲解：01:43 模型代码：02:58 学习讲解：03:44 学习代码：06:10 训练可视化：07:57 活不好一生：09:04 视频 视频里演示的代码，已经编写成免费上机操作教程，可一步步跟着指示进行学习。 B站地址 知乎地址 视频内容 知识点  视频中的梯度可视化大家可以自己操作。代码也在 github 里。 想要更透彻的理解以上的概念，请用参数尽可能少的深度模型来拟合北京出租车距离与价格的关系，不超 3 公里 都是 14 元，超过的部分 2.5

超智能体L01：9分钟的深度学习

目录 线性代数：01:20 微分积分：05:35 明确任务：07:55 视频 B站地址 知乎地址 视频内容 知识点  任何一个知识，一定可以用一句话来概括它某刻的作用。不是概括是什么，而是该某刻的作用。拿快递时眼前的人可能是一个9岁女儿的父亲，一个好丈夫，还是一个孝顺儿子，继续下去会淹没在细节中。但此时此刻对你而言，他就是快递员。 因为变量和函数可以指代任何符合该关系的事物，所以要先要搞清什么是任务，明确字母指的是什么。看不懂公式不是因为有多难，而是不知道公式指的是什么。 足够细心的你可能会猜出来，视频是

超智能体M01：7分钟入门线性代数+微积分

目录
高 考 学 习：01:25
机 器 学 习：03:15
A.I. 与未来：04:20
视频
B站地址
知乎地址
视频内容
知识点
监督学习：有明确答案，可供寻找问题与答案之间关系的学习方式
模型：描述问题与答案之间关系的方法
训练：学习问题与答案之间关系的过程
预测：解决问题的过程
评估：衡量模型好坏的过程
训练集：训练所用的问题和答案
测试集：评估所用的问题和答案
数据：训练集和测试集都是数据。需要提前搜集
机器学习：用数据来训练出模型并再应用

超智能体S01：什么是机器学习

\vec{y}= a(W\cdot\vec{x} + {b})，其中\vec{x}是输入向量，\vec{y}是输出向量，\vec{b}是偏移向量，W是权重矩阵，a()是激活函数。每一层仅仅是把输入\vec{x}经过如此简单的操作得到\vec{y}。

YJango：深度学习入门

2. 对接性：TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment，Dataset）帮助建立网络，和Keras等库不一样的是：这些API并不注重网络结构的搭建，而是将不同类型的操作分开，帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上，节省工作量。若使用Dataset API导入数据，后续还可选择与Estimator对接。

YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入

该文是YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入的后续。

YJango：TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

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