面向对象 文章目录面向对象认识面向对象官方定义编程语言面向对象语法self方法__str__ 方法__init__初始化方法__del__魔术方法 认识面向对象 与面向过程进行对比 面向过程：数学逻辑的映射，学会做个好员工 面向对象：生活逻辑的映射，学会做个好领导 官方定义 类：具有相同特征(属性和行为)事物的抽象 对象：某个类的具象 编程语言 类：是一种自定义的数据类型 对象：某个类类型的变量 面向对象语法 类的定义 class 类名: pass 语法说明 定义类的关键字：class 类名：原则上符合标识符命名规范即可，但是通常采用大驼峰风格命名，如：UserName 属性通过变量体现(

我们学习Java有三个周了，在这三个周里也学到了很多知识，但还存在很多不足。在以后的Java学习中还需要不断努力。 因为学过Python，初学Java适应得就稍微好点了，但Java与Python 是不一样的，再者自己的Python也学得不好。所以自己要好好认真的去学习Java。 有的时候老师的代码能够看懂，但自己下来写就不会了，这说明自己并没有真正的学会，没有自己的一些想法，思考。除此之外，自己也是懒习惯了的，不爱敲代码，这也让自己在学习上不见起色，学着很吃力。 我自己应该改变这种对学习的态度，把更多心思花在学习上。自己会学好Java的。

最小二乘法是统计中估计各种数据之间相关性的最基本方法之一。 另一方面，深度学习是人工智能的心脏，它是一种基于最小二乘的学习方法。 在本文中，我们从深度学习的角度重新考虑了最小二乘法，并在非常简单的设置下彻底进行了梯度下降序列的计算。 根据学习率的值（深度学习的必要参数），统计学和深度学习的最小二乘法显示出一个有趣的差异。

初三学习交流会学会学习学习教案.pptx

【完整课程列表】 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第1章 数据挖掘概念介绍.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（31页）含练习题 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（34页）含练习题 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（38页）含练习题 第6章 数据挖掘应用案例 电力分析 银行信贷 指数预测 客户分群营销 房屋估价.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（39页）含练习题 第4章 关联规则 Apriori FP-Growth算法.pptx 清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（42页）含练习题 第3章 聚类算法介绍.pptx

说明：本文为Windows下DB2 11.1的学习笔记 标签：DB2启停、DB2建库、db2维护、修改DB2参数、修改DB2密码、DB2备份恢复 温馨提示：如果您发现本文哪里写的有问题或者有更好的写法请留言或私信我进行修改优化 ◆ 查看有哪些DB list db directory            查看数据库与对应的磁盘 list db directory on c        查看数据库与对应的数据库目录 ◆ 启停数据库 connect reset terminate db2stop [force] db2start ◆ 创建DB create db xxx ◆ 删除DB drop

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

欠拟合 模型无法得到较低的训练误差（模型在训练数据集上表现出的误差），这一现象称作欠拟合（underfitting） 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好，训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大。 解决过拟合得问题通常可以通过增加数据量，另外还可以用正则化的方法。 正则化 L2范数正则化 通常指得是L2范数正则化，是在损失函数中再加一个正则项λ2n\frac{λ}{2n}2nλ​，其中超参数λ>0λ>0λ>0，损失函数如下 J(W,b)+λ2n∣w∣2J(W,b)+\frac{λ}{2n}|w|^2J(W,b)+2nλ​∣w∣2， L2范数表示向量元素的平方和再开平方。

线性模型1. 用于二分类的线性模型2. 用于多分类的线性模型 线性模型也同样应用于分类问题。 1. 用于二分类的线性模型 首先我们看一下二分类，预测公式： 这个公式上一篇博文里面的线性回归公式非常相似，但是我们没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值（0）。如果函数值小于0，我们就预测类别-1；若函数值大于0，我们就预测类别+1。 最常见的两种线性分类算法是Logistic回归和线性支持向量机（线性SVM） 在这里我们将两个模型应用在forge数据集上，并将线性模型找到的决策边界可视化。 运行代码如下： from sklearn.linear_model import LogisticR

本博文是基于这个ROS软件包（https://github.com/hrnr/m-explore）的学习笔记 目录 multi robot exploration nav_msgs/OccupancyGrid  map_msgs/OccupancyGridUpdate move_base multirobot_map_merge 参考资料 multi robot exploration 这个包名为explore_lite，采用greedy frontier-based exploration。当节点运行时，机器人会贪婪地探索环境，直到找不到边界为止。就是这些机器人会一直把整个区域都探索完。如