LINQPad

LINQPad，我的C#/.NET学习诀窍 在我以往的文章中，尤其涉及代码演示的，都使用了同一个工具——LINQPad。但许多客户面对我分享的.linq源文件都迷茫不知所措，因此有必要来聊聊一下这个强大的工具。 本文首先将对该工具做个简单的介绍，并且分享一些LINQPad的优点，并同时分享一些周边替代工具以及它们的优缺点。 LINQPad是什么？ 在LINQPad官网 https://www.li

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主要内容：知识准备,环境准备在使用 Python 编写爬虫程序之前，您需要提前做一些准备工作，这样在后续学习过程中才会得心应手。 知识准备 1) Python语言 Python 爬虫作为 Python 编程的进阶知识，要求学习者具备较好的 Python 编程基础。对于没有基础的小伙伴而言，建议阅读《 Python基础教程》，这套教程通俗易懂，非常适合初学者学习，并且教程作者亲自答疑解惑，帮您实现 Python 快速入门。 同

“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。

主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。

主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的

8.26 测评 9.14 笔试 9.21 一面 自我介绍 项目介绍（细节深挖） BN层参数的作用 吸BN操作 样本不均衡问题 小目标问题 双线性插值（边界考虑） GAN网络能否落地 怎样提高特殊目标（电线杆、树）等目标的检测精度 反问 9.22 二面 自我介绍 项目介绍 编程能力和管理能力打分 团队管理方面（好多问题） 责任心考虑 地点考虑 期望薪资 offer考虑 互联网公司投递情况 为找工作做

api： 存放uboot提供的接口函数 arch： 存放跟芯片相关的文件 board： 开发板配置文件 common: uboot命令行下支持的命令 disk： 磁盘支持 doc： 文件目录 drivers:设备驱动程序 examples例程 fs: 支持的文件系统，cramfs fat fdos jffs2 registerfs inc

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