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DS伴学营学习进度打卡表.xlsx

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简介：
《DS伴学营学习进度打卡表》是一款专为学生设计的学习管理工具，以Excel表格形式呈现，帮助用户记录和规划个人学习计划与进度。 DS强化伴学营：学习进度打卡表.xlsx

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  • DS伴学营学习进度打卡表.xlsx
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    《DS伴学营学习进度打卡表》是一款专为学生设计的学习管理工具，以Excel表格形式呈现，帮助用户记录和规划个人学习计划与进度。 DS强化伴学营：学习进度打卡表.xlsx
     
  • 《动手学习深度学习》系列之二：3.Transformer模型（打卡2.3）
    优质
    本篇为《动手学习深度学习》系列第二部分，聚焦于深入探讨Transformer模型的原理与实践应用，结合代码示例帮助读者理解和实现这一前沿技术。 3.1 CNN与RNN的缺点： - CNNs 易于并行化处理数据，但不适用于捕捉变长序列内的依赖关系。 - RNNs 适合捕捉长距离变长序列之间的依赖性，但在实现并行化处理时存在困难。 3.2 Transformer模型的设计创新： 为了整合CNN和RNN的优点，研究人员创造性地引入了注意力机制来设计Transformer模型。通过使用attention机制，该模型能够同时并行化捕获序列中的依赖关系，并且可以一次性处理序列中每个位置的tokens。这些特性使得Transformer在保持高性能的同时显著减少了训练时间。 3.3 Transformer模型架构： 与seq2seq模型类似，Transformer同样基于编码器-解码器框架构建。
     
  • 小学口算练习宝（打卡版）
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    《小学口算练习宝》是一款专为小学生设计的口算训练软件，通过每日打卡的方式激励孩子持续学习，提高数学计算能力。 一、附件包含一个为小学生设计的小程序，适用于自家孩子使用，并且分享给其他家长共同使用的口算练习工具，非常适合小学一年级到三年级的学生。 二、该小程序具有以下功能： 1. 可以生成任意数范围内的加减乘除单一或混合运算的口算卡（Excel文件格式），每张包含80道题目。 2. 支持选择特定条件进行任意数以内加减乘除练习，显示答题总数、正确与错误数量以及用时和平均时间信息。 3. 提供表内乘法口算练习，同样可以显示上述的答题详情。 4. 生成表内乘法口诀练习卡（格式同上）。 5. 支持特定范围内的专项表内乘法口诀练习题目生成（格式与1相同）。 6. 包含针对除法运算的专门训练功能，同样可以查看详细的答题情况统计信息。 7. 拥有每日口算打卡模式，每天提供80道题，并记录每次的详细答题数据，帮助跟踪孩子的学习进步。 三、该程序为可执行文件形式（一个.exe文件和一个Excel模板文件），下载后无需安装即可直接运行。并且提供了Excel模板供用户调整列宽行高等设置以优化打印效果，请注意不要随意增删表格中的行列以免造成错乱问题。 四、附件已压缩成7Z格式，可以使用WinRAR、360解压工具或好压等软件进行解压操作。
     
  • 学生成绩表.xlsx
    优质
    《学生成绩表.xlsx》是一份电子表格文件，记录了学生的学业成绩信息，方便教师和学生家长查看与管理。 使用R语言的神经网络模型来根据学生各科成绩的差异判断学生的性别。初步测试显示模型拟合效果不佳，需要进一步优化以提高精度。
     
  • C学习之旅_课后习题伴你飞
    优质
    C学习之旅_课后习题伴你飞是一本专为C语言初学者设计的学习辅助书籍，通过丰富的练习题帮助读者巩固课堂知识，提升编程技能。适合自学和课堂教学使用。 Htmlse14—se140网页版的全部习题及答案是第一季版《带你学C带你飞》教程的一部分。这个教程主要围绕着C语言从入门到进阶再到探索三个阶段进行讲解，内容非常全面且深入，欢迎大家来学习！大家可以通过视频平台搜索相关课程来进行视频学习。
     
  • 适用于深度学习模型开发的计算机配置表.xlsx
    优质
    本文件提供了一份详尽的指南，旨在帮助开发者选择适合深度学习模型开发的硬件和软件配置。包含了不同需求场景下的推荐设置及优化建议。 文件内提供了一份适用于深度神经网络模型开发的计算机推荐配置表，根据不同的性能需求分为四种不同级别的建议配置。
     
  • 研发项目进度记录表.xlsx
    优质
    《研发项目进度记录表》是一款用于管理和跟踪企业内部研发项目的电子表格工具。它帮助团队清晰地了解各项任务的状态、时间线和责任人，确保项目顺利推进。 1. 开发项目进度统计模板表格； 2. 按阶段和岗位进行进度统计； 3. 根据具体功能实现拆分工作量并统计进度。
     
  • 项目进度安排表模板.xlsx
    优质
    本文件为项目管理提供了一个详细的进度安排参考模板，包含任务列表、时间节点和责任人等关键要素，帮助团队高效协作与追踪项目进展。 百度的收费较高，所以我找了一个之前用过的项目进度排期表模板分享给大家。这个模板可以帮助控制项目的各个时间节点，并且可以详细到每个责任人的任务分配。这是一个Excel格式的模板。
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
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    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。
     
  • 利用Python进行深度学习
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    本课程旨在教授学员如何使用Python语言进行深度学习项目开发，涵盖基础理论和实战应用。适合编程及数据分析爱好者。 基于Python的深度学习教程浅显易懂，适合初学者快速入门。