DT_learning

Matlab代码DT_learning.m、gradient_m.m和gradient_w.m用于基于新目标对MNIST数据集进行分类的多DT学习。Tree_Growing.m是一个递归函数，使用提议的目标应用ID3算法进行树的生长。

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

本压缩包中包括四本MATLAB学习书籍：1. Matlab_数学手册2. MATLAB R2016完全一本通3. MATLAB编程4. MATLAB基础及其应用教程

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M

LT DT 635nm 经纬仪操作步骤 仪器架设: 将经纬仪稳固地架设在三脚架上，确保仪器中心与测站点在同一铅垂线上。 水平度盘调平: 使用脚螺旋调整水平度盘，使气泡位于水准器中央。 目标瞄准: 旋转望远镜，使用粗瞄准器对准目标。 焦距调整: 旋转调焦旋钮，直至目标清晰可见。 水平角测量: 读取水平度盘读数，记录数据。 竖直角测量: 读取竖直度盘读数，记录数据。 数据记录: 将测量的水平角和竖直角数据记录在表格中。 重复测量: 重复上述步骤进行多次测量，取平均值以提高精度。 仪器校正: 定期对经纬仪进行校正，确保测量精度。 数据处理: 使用专业软件对测量数据进行处理和分析。

嗯，大数据时代真的是越来越火了，尤其是从 2013 年开始，随着数据的快速增长，各种技术也在不断演进。你知道吗？这时候多专家都把 2013 年称为‘大数据元年’，因为从那时起，真正意识到数据对社会、科技和商业的重要性。大数据技术的应用可不止停留在理论层面，多行业都已经在用这些技术进行数据和挖掘。比如，Hadoop在海量数据时的表现就稳定，Kafka更是数据流的变得高效和可靠。要是你搞大数据，那些相关技术，如Hadoop、Kafka、数据仓库等都会是你的好朋友哦。了，大数据技术的挑战也是存在的，隐私问题、数据安全这些，怎么这些问题也得考虑清楚。毕竟，大数据虽然带来机会，但也伴随着风险。如果你还想

在MySQL的学习过程中，我积累了一些宝贵的经验。虽然最初想逐个分析源码文件，但最终决定分享我在过去几年中开发自己的数据库引擎所走过的路。希望这些经验对大家有所帮助。

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