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2012年2月斯坦福大学全球计算机方面公开课报名网址 (推荐有兴趣的报名)

对计算机方面课程有兴趣的同学推荐报名参加斯坦福大学全球计算机方面公开课,只需要填个邮箱报名即可。公开课的老师都是很牛的老师,在课上能学到不少东西,并且一般最后会有个以老师个人名义发的证书。刚过去的这学期我参加了Andrew Ng老师的Machine Learning 这门课,收获很大,课上有老师的讲课视频,看完视频有一些小的题目来巩固知识,另外还有编程练习,因为大部分程序老师已设计好,学生只需完成核心部分,因此也不用花太多时间(我每周大概花2~3个小时),但能掌握核心知识点。不多说啦,下面是课程列表及对应报名网址。其中课程1-9我暂时都报了名,但到时可能只会重点学习其中一两门,有兴趣的可以一起学习交流:) 课程1:Computer Sciencehttp://www.cs101-class.org/课程2:Machine Learning : 机器学习http://jan2012.ml-class.org/课程3:Cryptography :密码学http://www.crypto-class.org课程4:Software Engineering for Software as a ...

斯坦福-随机图模型-week1.0_

title: 斯坦福-随机图模型-week2.0 tags: note notebook: 6- 英文课程-9-Probabilistic Graphical Models 1: Representation --- 斯坦福-随机图模型-week2.0 模板模型(Template Models) 在实际的模型的建立的过程中,会出现很多的重复的情况。比如在如下的模型中: 有很多的重复的结构,比如每一个的基因型都和表现形直接相关。而且每一个基因型都和两个前代的基因型十分的相关。 或者在自然语言处理的模型中: 在序列模型中,每一个原包也都有很多的辨别是不是名词和其本身的结构也都有固定的概率联系,这些问题都可以用模板模型讨论。 在图像处理中也是这样,我们并不想给每一个超像素建立一个独立的模型,因此我们应该通过某些方式将这些权值共享起来。 通过轨迹的分布 选择一个时间间隔 事在t时间内的变量x的值 是一段时间的值的向量 马尔科夫推断 马尔科夫推断是一个推断链条,他的意思是,从x0-xn发生的概率是xo发生的概率,乘以x0发生的情况下x1发生的概率,乘以x1以前发生的情况下x2发生的概率,以此类推...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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