系统学习

绥化学院 本科生毕业实习报告 领卓教育科技有限公司毕业实习报告 学生姓名 *** 学 号 20135**** 专 业 自动化 指导教师 *** 绥 化 学 院 领卓教育科技有限公司毕业实习报告 系别：电气工程学院 年级： 2013 级 专业：自动化 姓名：*** 学号： 20135**** 前 言 毕业实习是每个大学生必须拥有的一段经历，它使我们在实践中了解社会，让我们学到了很多在课堂上根本就学不到的知识，受益匪浅，也打开了视野，增长了见识，使我认识到将所学的知识具体应用到工作中去，为以后进一步走向社会打下坚实的基础，只有在实习期间尽快调整好自己的学习方式，适应社会，才能被这个社会所接纳，进而生存发展。刚进入单位的时候我有些担心，经历了一连串的实习之后，我努力调整观念，正确认识了单位和个人的地位以及发展方向，我相信只要我们立足于现实，改变和调整看问题的角度，锐意进取，在成才的道路上不断攀登，有朝一日，那些成才的机遇就会纷至沓来，促使我们成为社会公认的人才。 实习又是对每位大学毕业生专业知识的一种检验，它让我们学到了很多在课堂上根本就学不到的知识，既开阔了视野，又增长了见识，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础，也是我们走向工作岗位的第一步。 在进行了两年的大学学习生活之后，所有的有关自动化的专业基础知识、基本理论、基本方法和结构体系，我都基本掌握了，但这些似乎只是纸上谈兵

对于初学Python的人，没有思路，没有头绪，不知道从哪里开始学习，安装一个Python环境之后就不知道该干嘛了！下面我讲分享Python大牛制作的Python系统学习流程图！ Python基础： 俗话说：万丈高楼平地起！无论那门编程语言基础都是重中之重！也许它枯燥、乏味，但是都是你为了之后的项目、案例的核心！ 这里还是要推荐下小编的Python学习群:483546416，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2017最新的Python资料和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。 流程图： 学习重点：（当然里面全是重点） 初学者有什么不懂的可以私信我，需要系统学习资料和系统学习框架图的同学，可关注小编头条号，欢迎留言评论和私信小编。【私信方法】文章上方处点击“作者头像”，进入作者首页，在作者主页上方点击“关注”旁边的“发私信”即可。私信内容：学习资料。 一、初识庐山真面目-初识Python Python的安装及配置：到官网上下载Python，然后安装。安装后还要进行PATH变量的配置。同时安装2和3的环境变量配置，在cmd命令行中输入Python对安装的结果进行检验。 二、再识庐山真面目-简单Python程序（注重对Python的理解） 对Python的一个整体认知 三、不可不知的数据类型（注重编程能力）： 1

学习、遗忘、孤立系统、生态、全面思考 只有生成生态的知识才能保持长久的记忆。 通过定位理论找到系统的树根。 认识论 为什么容易遗忘 上下文 横看成岭侧成峰，远近高低各不同。不识庐山真面目，只缘身在此山中。 从客体群中抠出来。 孤立的记忆，知识。 看待任何一个事物的时候如果一开始就进入到事物的内部构造，往往容易一叶障目而不见泰山，因此更好的方式则是首先应该把事物本身看待为一个黑盒，先不要去打开它，而是应该首先看待事物和外部事物之间的关系，正是因为任何事物都不是一个孤立的个体，才使事物在和外在协同中体现出来不同的行为特征和动态属性。 https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/6909443.html 孤立的知识是没有用途的，融汇贯通、学以致用才是正道 https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/10369013.html 定位理论第一能够将思考对象的边界明晰 第二将思考对象投射到相应领域的世界观上； https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/10655040.html 思维是模型和结构上的爬虫 来源： https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/11713666.html

1.教材学习内容总结 本周学习了《计算机科学导论》第一章与第十八章的内容，并完成了老师布置的110题，我对学习内容总结如下： 第一章： 1计算系统的分层为洋葱型。 2抽象是心理模型。 3计算机软件和硬件的历史。历史被划分为四个时代，每个时代都有不同的新开发的工具。 4了解了第一位程序设计员Ada Lovelace。 5.区分了系统程序员和应用程序员。系统程序员是编写辅助工具简化他人程序。 第十八章： 1.明白如何编码数、如何扩大数的范围。 2.了解了什么是大O分析，class P、classNP、polynomial-time algorithm。 3.了解了图灵机与图灵。 2.学习中的问题 1.一开始做110道题时，全英文的题目理解有点困难。 2.校验数位”的那段文字，不太明白它是如何检测错误的。 4.学习进度 计划学习时间：15小时 实际学习时间：20小时 来源： https://www.cnblogs.com/zhaojingle/p/11668678.html

摘要： 机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。 为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 目录 C 通用机器学习 计算机视觉 C++ 计算机视觉 通用机器学习 自然语言处理 序列分析 手势识别 Common Lisp 通用机器学习 Clojure 自然语言处理 通用机器学习 数据分析 /数据可视化 Erlang 通用机器学习 Go 自然语言处理 通用机器学习 数据分析 /数据可视化 Haskell 通用机器学习 Java 自然语言处理

你是否也曾跟我一样，看了很多书、学了很多 Linux 性能工具，但在面对 Linux 性能问题时，还是束手无策？实际上，性能分析和优化始终是大多数软件工程师的一个痛点。但是，面对难题，我们真的就无解了吗？ 固然，性能问题的复杂性增加了学习难度，但这并不能成为我们进阶路上的“拦路虎”。在我看来，大多数人对性能问题“投降”，原因可能只有两个。 一个是你没找到有效的方法学原理，一听到“系统”、“底层”这些词就发怵，觉得东西太难自己一定学不会，自然也就无法深入学下去，从而不能建立起性能的全局观。 再一个就是你看到性能问题的根源太复杂，既不懂怎么去分析，也不能抽丝剥茧找到瓶颈。 你可能会想，反正程序出了问题，上网查就是了，用别人的方法，囫囵吞枣地多试几次，有可能就解决了。于是，你懒得深究这些方法为啥有效，更不知道为什么，很多方法在别人的环境有效，到你这儿就不行了。 所以，相同的错误重复在犯，相同的状况也是重复出现。 其实，性能问题并没有你想像得那么难， 只要你理解了应用程序和系统的少数几个基本原理，再进行大量的实战练习，建立起整体性能的全局观， 大多数性能问题的优化就会水到渠成。 我见过很多工程师，在分析应用程序所使用的第三方组件的性能时，并不熟悉这些组件所用的编程语言，却依然可以分析出线上问题的根源，并能通过一些方法进行优化，比如修改应用程序对它们的调用逻辑，或者调整组件的配置选项等。

机器学习日报 号外。订阅请给 hao@memect.com 发封邮件，标题是 " 订阅机器学习日报 " @好东西传送门 整理于 2015-03-18 15 条精选讨论（选自459条原始评论和转发） 陈天奇怪 原微博 2015-03-17 15:12 发布深度学习系统cxxnet V2，和小伙伴 @李沐M @antinucleon @winsty 完成，文章解析了简洁高效神经网络的技术细节。代码 http://t.cn/Rws2Ws6 http://t.cn/Rws26qV winsty 原微博 转发于 2015-03-17 15:14 这才是今天的大新闻[嘻嘻] 跟这个比起来kaggle神马的都是浮云啦[嘻嘻] 感谢大神们这几个月来的指导，真心学习了很多[嘻嘻] createamind 评论于 2015-03-17 15:33 回复 @hbyido “代码” 及时更新的最新技术：我们将及时跟进学术界的动态，例如现在已经支持MSRA的ParametricRelu和Google的Batch Normalization 6. Caffe模型转换：支持将训练好的Caffe模型直接转化为cxxnet模型（本周内上线！） 算文解字 评论于 2015-03-17 16:00 不知道有没有人系统比较过cxxnet和caffe?前者更“轻”更灵活？后者优势在于文本文件完成配置？ m1nl1n 评论于

在当今的社会中， linux 用处实在是太过广泛了。现在用在服务器和嵌入式上的Linux发行版本数不胜数，桌面上linux只占1％的比例，但这不代表linux比windows和mac 做得差，实际上桌面系统上这三个各有千秋，现在ubuntu、centos等发行版本就用着很方便。 在学习Linux之前，我们应该问自己几个问题: 我们干嘛要学习Linux？ Linux能给我们带来什么价值呢？ 如何学习linux？我们要掌握哪些知识点呢？要学多久?我们在学习之前，一定要首先搞清楚这些问题的答案，我们不能随便跟风看到别人学，我们就去学，别人说什么就是什么。只有搞明白这些问题，我们学习起来才不会感到枯燥，不会没有动力。 有同学说他想学习 Linux，问我如何学习，我就问:为什么学习，有些说看别人学习，想玩玩;有些说 Linux 就业好，等等。想问问大家当初学习 Linux 的目的是什么，学习过程是什么样的，现在什么程度，还有就是学习 Linux 的过程应该是什么样的。 那么，下面我就一一为大家解答这些困惑，希望能够帮助一些同学早日学会Linux。 我们干嘛要学习Linux？ linux可以给你一份待遇不错的工作，也可以让你有机会参与开源软件的编写，与编程高手相互学习，另外编程方面比windows要容易。 Linux能给我们带来什么价值呢？ Linux能给我们带来很多新兴技术

1.tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0,具体安装哪一个版本，可以把1.14.0随便填写一个数字，系统会提示可以有哪些版本可以安装 2.pytorch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch，这样会安装cuda版本是9.0对应的pytorch 注意事项： 通过pip安装python包时，确定不同的python对应的pip，比如：python3.5 需要使用pip3.5 对于同一个系统既需要TensorFlow有需要pytorch，可以先安装TensorFlow，TensorFlow对应的numpy会满足pytorch，如果numpy不满足，需要更新版本。 对于同一系统中安装了多个cuda版本，如果想使用某一版本，参考 https://www.cnblogs.com/yhjoker/p/10972795.html 来源： https://www.cnblogs.com/AntonioSu/p/11638404.html

linux基础知识一周总结 第一章 ：硬件基础知识 （一、）系统硬件的分类 （二、）系统硬件的组成 ① CPU（中央处理器）② 硬盘 ③ 内存 ④ 主板 ⑤ 电源 ⑥ 风扇 ⑦ 阵列卡 ⑧ 远程管理卡 第二章、操作系统（Linux）的安装 （一、）操作系统的概念 （二、）操作系统的组成 （三、） 操作系统的应用 （四、）Linux操作系统 1、Linux的发展历史 2、Linux的主流发行版本 ①.centOS ② RedHad ③.ubuntu④. Fedora ⑤.红旗 3、操作系统的优势特点 ① 技术成熟，可靠性高 ② 极强的可伸缩性 识别很多厂商硬件信息 ③ 强大的网络功能 ④ 支持部署很多数据库程序 ⑤ 强大的开发功能 4、操作系统的网络配置 ①.在图形界面配置 输入nmtui命令进入系统网络图形配置界面 ②.在文本中配置 输入vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 命令进入文件配置网络 5、虚拟网卡配置 ① 、NAT模式 优势：可以访问外网，借助物理主机IP地址访问外网，虚拟主机IP地址可以保持一致，任意配置，不方便其他物理主机远程连接本地虚拟主机 ②、桥接模式 优势：可以访问外网，借助虚拟主机IP地址访问外网，容易产生冲突，方便其他主机远程连接 ③、仅本机模式 不能访问外网，网络安全性高 6.远程软件配置 第三章