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深度学习机器学习课程

2017-12-19 Queen 目标检测和深度学习本文整理了机器学习/深度学习比较优秀的线上开放课程，一般来说，入门机器学习的经典课程是Stanford: CS229，入门深度学习的经典课程是Stanford utm_source=wechat_session&utm_medium=social) [Winter 2018][RL] 参考深度学习名校课程大全: https://zhuanlan.zhihu.com

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数据库课程设计

系统需求 2.2 数据需求 2.3 数据字典 2.3.1 书籍信息表 2.3.2 库存信息表 2.3.4 顾客信息表 2.3.5 管理员信息表 2.3.6 图书类型信息表 2.3.7 订单详细信息表 3.数据库设计 3.1 概念结构设计 3.2 逻辑结构设计 3.2.1 关系模型 3.2.2 细化表结构 3.3 数据库实施 3.3.1 建表 ---- 1.概述项目背景目前社会上信息管理系统发展飞速发货状态卖家的发货状态信息 Datetime 日期型的长度符合日期的规则收货状态顾客收货状态信息 Varchar 20 合法字符卖出总价订单的总额 Varchar 20 合法字符 3.数据库设计 (纯属应付，和数据库交互不能拼接SQL语句，防止SQL注入。) import pymysql # 参数一：mysql服务所在主机的ip # 参数二：用户名 # 三：密码 # 四：数据库名 db = pymysql.connect('127.0.0.1', "root

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5个最好的在线学习的SQL和数据库课程

在过去，我分享了一些最好的SQL书籍和教程，今天，我将分享一些最好的SQL和数据库课程，以便学习，以便掌握这项有用的技术。 5个在线学习SQL和数据库的课程在过去，我也分享了一些免费的SQL课程，我的读者喜欢这些课程，但反馈是他们想要更全面和更深入的材料，这就是为什么我要为这两个初学者提供最好的SQL和数据库课程列表的原因和经验丰富的程序员是否要从应用程序开发角度或从数据库管理员学习Oracle。透视，这门课程是一个很好的起点。在本课程中，您不仅将学习如何创建数据库，表和存储过程，还将学习如何编写SQL查询。总的来说，如果你想学习Oracle数据库，这是一门很好的SQL课程。 image.png 5.200+的SQL面试问题从面试的角度来看，这是一门学习SQL的优秀课程。这些是学习SQL和数据库基础知识的一些最好的在线课程。对于不熟悉SQL的初学者和有经验的程序员来说，这些都是优秀的SQL课程。

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Mysql数据库课程设计

今天给大家分享一下使用javafx编写的前端的 Mysql数据库课程设计题库与试卷生成系统！废话不多说了，直接上截图，希望对大家有所帮助!（建议拿来参考不建议直接CV哦！）试卷自动生成：学生在考试时的会随机从题库中抽取四道题，学生在作答完毕后点击提交试卷会自动记录学生的成绩并且自动更新数据库内容。管理员：管理员可以管理学生，教师以及题库的信息。计算机成绩 G_sum Double 30 总成绩 G_avg Double 30 平均分 2、概念模型设计根据前面的设计，以及相应的数据项，数据结构之间的关系，通过分类总结，可以将图书管理系统数据库实体划分为图书信息实体集希望我的分享可以为学习编程的同学提供一点帮助，代码已经开源在https://gitee.com/duan_nan/databstruct_design，有需要的同学自取！

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Mysql数据库课程设计

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《机器学习基石》课程学习总结（三）

前面两篇文章要点回顾：第一篇：机器学习的主要任务是用算法A，利用数据集D从假设集H中挑出一个函数g，使得E_in(g)最小。也就是说，机器确实从数据中学习到了“知识”。这篇文章是对第8课内容的总结，比较短，但是很重要。经过前面各种证明，好不容易得出了机器可以学习的结论，noise的存在，让我们回到原点，我们不得不再次审视，面对有noise的数据集D，机器还可以学习吗？在实际的机器学习问题中，P(y|x)是未知的。但是通过选用不同的err，可以隐含地决定ideal mini-target function，也就是我们的算法学习的目标函数。课程视频中有一个简单的小例子来说明这个问题，可用来帮助理解，这里不再赘述。那么问题来了，如何确定哪个err比较好？

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机器学习课程_笔记04

这里将η定义为的函数，求解这个式，最后得到这个结果：学习算法的假设函数就可以推导为：上述算法就叫softmax回归，是logistics回归的推广。

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机器学习课程_笔记02

线性回归首先展示了一段视频，介绍了Dean Pomerleau利用监督学习让一辆汽车可以自动行驶。函数 n 特征的个数推导过程首先是单个特征的线性假设函数 image.png 多个特征的线性假设函数 image.png 为了便利，定义 image.png 则有 image.png 被称为学习算法的参数，利用训练集合选择或学习得到合适的参数值是学习算法的任务。为了进行预测，一件可以做的事是尝试让学习算法的预测在训练数据上尽可能准确。那么就得到了线性回归算法里的成本函数。 image.png 们要做的是要使上述函数的值最小化。因此更新\(\Theta\)的过程可以总结为以下公式： image.png 其中\(\alpha\)为学习速度参数，它控制了算法朝着最陡峭的方向下降的时候迈的步子有多大。

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《机器学习基石》课程学习总结（一）

《机器学习基石》课程非常棒，作为总结，本文重点是梳理课程中的知识脉络，同时尽可能说白话，让没有机器学习背景的朋友也能看懂。这个课程好在哪里？ 1、最大的好课程内容组织非常科学，就像一个故事，有着清晰的主线。课程共16讲，基本是按照四个问题的顺序来展开的，即： When：机器学习能解决哪些问题（1-4课） Why：为什么机器学习能解决这些问题（5-8课） How：怎样用机器学习来解决这些问题（9-12课）整个课程浑然一体，连贯不可分。对我这样的初学者，有了主线的帮助，能够快速构建机器学习完整的知识体系，为下一步的学习打下坚实的根基，这也是本课叫《机器学习基石》的原因。尤其是对整个课程的总结：“6个3”，让人拍手叫绝！

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《机器学习基石》课程学习总结（二）

02 反思，机器真的可以学习吗？现在回顾一下我们目前了解的机器学习的过程：算法A利用D，从H中挑出一个最好的函数g，使得g尽可能地像f。课程的第4,5,6,7课就是用来证明第二个问题的。本课程一共才16课，竟然用4课来证明一个问题，可见该问题的重要性。为什么这个问题如此重要？因为只有证明了这个问题，才能从根本上说清楚，为什么机器可以学习，机器学习才能有坚实的理论基础支撑。这就是著名的VC-bound不等式，这是一个在机器学习中非常非常重要的公式。上面的说明实在过于简略，下面我准备用一个图来简单表示课程中的证明过程，可以结合视频进行理解。实际上，完整地证明这个公式非常难，课程中也没有给出详细的证明。但这并不妨碍我们对这个公式表达的意义的理解。

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机器学习课程_笔记05

生成学习算法 logistic回归的执行过程就是要搜索这样的一条直线，能够将两类数据分隔开。判别学习算法描述为以下公式： image.png 所以logistics回归是判别学习算法的一个例子。一个生成学习算法给定所属的类的情况下显示某种特定特征的概率。其计算公式如下： image.png 一个生成学习算法一开始是对(P(X|y))进行建模，而不是对(P(y|X))。高斯判别分析推导过程： image.png image.png 生成学习算法与判别学习算法的对比这里有几个结论：如果(X|y)服从高斯分布，那么(P(y=1|X))的后验分布函数将是一个logistics

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机器学习课程_笔记01

最近放了一个长假，计划系统地学习下机器学习的基本知识，途径主要是看andrew ng大牛的斯坦福大学公开课-机器学习课程视频，当然在看的过程中为了加深理解，会记下笔记，此篇为第一篇笔记。机器学习的定义非正式定义： Arthur Samuel (1959). 课程的4个部分监督学习（Unsuperized Learning）我们在“监督”问题的算法，这里给算法提供了一组“标准答案”，之后我们希望算法去学习标准输入和标准答案之间的联系，以尝试对于我们的其他输入给我们提供更为标准的答案（回归问题）预测一个肿瘤是否为恶性，这里算法处理的是一些离散值（分类问题）把数据映射到无限维空间（支持向量机）学习理论（Learning Theory）学习理论分析为什么学习型算法是有效的，这样我们才可以让算法尽可能高效地工作在强化学习背后的基本概念是一个称为回报函数的概念。强化学习的关键是需要找到一种方式来定义一个好的行为和一个坏的行为，之后就是需要一个学习型算法来尽可能地获得更多的回报和更少的惩罚。

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机器学习课程_笔记06

神经网络对于之前学习的分类算法，我们的目标都是求解一条直线，这条直线将数据进行分类，但如果数据并不是线性可分的话，这些模型的性能会变差。

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机器学习课程_笔记08

核（Kernels） SVM算法的原理如下： image.png 上述式子的对偶问题如下： image.png 软间隔SVM SMO算法

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vue课程学习笔记归纳

data有2种写法 (1).对象式 (2).函数式如何选择：目前哪种写法都可以，以后学习到组件时，data必须使用函数式，否则会报错。

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机器学习课程_笔记07

自己的数学知识丢太久了，这一课看了好几篇，最后结合视频及网上的分析文档终于看懂了，汗。。。最优间隔分类器(optimal margin classifier)...

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机器学习课程_笔记03

这里讲到一类非参数学习算法，可以缓解对于选取特征的需求，就是局部加权回归算法。这个算法可以让我们不必太担心对于特征的选择。

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机器学习课程笔记（一）

---- 机器学习定义一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。 ---- 监督学习监督学习，意指给出一个算法，其中需要部分数据集已经有正确答案。 1.监督学习--回归问题在监督学习中有一种要预测一个连续值的输出问题，比如预测房价，如下图所示： ? 给定房价数据集，对于里面每个占地面积，算法都知道对应的正确房价，然后根据这些已知正确答案的数据集，计算出很多未知价格但知道面积的房子的房价，这类监督学习的问题可以称作回归问题，也可以说回归问题属于监督学习中的一种所以，你的学习算法要利用很多的属性或特征、线索来进行预测。 3. 在监督学习中，对于数据集中的每个数据，都有相应的正确答案，（训练集）算法就是基于这些来做出预测。 ---- 无监督学习在无监督学习中，没有属性或标签这一概念即所有的数据都是一样的，没有区别。

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医院管理数据库课程设计

前言我将其开源.但希望你能从中学习到数据库设计思想. 诚然,我不是一名DBA,我仅仅读过半本高性能MySQL(第3版)和一本数据库系统概论(第5版),一本java开发手册(华山版).我从中掌握了一些知识将他们运用在了课程设计中.也许我的数据库课程设计对于这个项目结构来说不是最好所以本次课程设计不仅有逻辑操作思想,还有学校以教学为目的,对于触发器,存储过程的枷锁要求. 我也因此希望能够做全面:存储引擎的考虑,表设计,采用方案的对比,索引优化,数据库在windows下压力测试和linux下时延响应时间的测试. 这几个方面都囊括其中. 希望共同学习,共同进步. 医疗关系民脂民生,人民健康.设计人员应当格外小心谨慎,做好零失误. 1.概述依据数据库课程设计要求,我将以DBA标准,参照mysql高性能,java开发手册,数据库系统概论等编写设计本系统.由于考虑诸多因素

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深度学习、机器学习相关课程视频汇总

1、斯坦福大学 Andrew Ng 机器学习 (Machine Learning) 该课程已经在Coursera新的课程平台上发布（https://www.coursera.org/learn/machine-learning 密码: 26hc 机器学习入门课程首选，斯坦福大学教授，Coursera联合创始人Andrew Ng老师的课程，课程图谱上多达400多人关注，20余条课程评论，绝大多数同学认为这门课程比较适合入门很多人诟病作业的代码给得太全，但我认为作为一门入门课程，编程作业设置得十分好，各种机器学习的作用能很直观地展示出来，这样很能激发学习兴趣。除去初学者之外，这门课程也很适合工作中需要用到一些机器学习但不打算深入研究的程序员。 “龙书”《编译原理》及数据库领域权威指南《数据库系统实现》这两本书的作者之一，谷歌创始人Sergey Brin亦是他的学生之一。

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