向资深前端开发者学习 向资深前端开发者学习 如今跟随个人学习前端开发的想法正逐渐变得毫无意义。那些资深前端开发人员产出了足够多的学习资源，而你只需要简单地关注前端“新闻”媒体（通过新闻简报，新闻和播客 ）就可以跟着社区或大佬们来学习了。

3.30 学习模块Loader和Bundler 3.30 学习模块Loader和Bundler Webpack: Webpack [阅读] Webpack4基本原理 [观看][付费] Survivejs.com关于Webpack的书 [阅读] Rollup: Rollup [阅读] Microbundle ...

3.27 学习命令行（CLI） 3.27 学习命令行（CLI） 命令行界面或命令语言解释器（CLI），也叫做命令行用户界面，控制台用户界面和字符用户界面（CUI），是一种与用户（或客户端）的计算机程序交互的手段，以连续的文本行（命令行）的形式向程序发出命令。 — 维基百科 基础学习： Bash指南 [阅读] 命令行高级用户 ...

3.1 学习互联网Web 3.1 学习互联网Web 互联网是一个互联计算机网络的全球系统，它使用互联网协议套件（TCP/IP）连接全球数十亿台设备。 它是一个由数百万个本地到全球范围的私人、公共、学术、商业和政府网络组成的网络中的网络，通过广泛的电子、无线和光纤网络技术相互连接。 因特网承载广泛的信息资源和服务，例如互联超文本文档和万维网（WWW）...

16.4 蒙特卡罗强化学习 16.4 蒙特卡罗强化学习 在现实的强化学习任务中，环境的转移函数与奖赏函数往往很难得知 ，因此我们需要考虑在不依赖于环境参数的条件下建立强化学习模型，这便是免模型学习 。蒙特卡罗强化学习便是其中的一种经典方法。 由于模型参数未知，状态值函数不能像之前那样进行全概率展开，从而运用动态规划法求解。一种直接的方法便是通过...

13、计算学习理论 上篇主要介绍了常用的特征选择方法及稀疏学习。首先从相关/无关特征出发引出了特征选择的基本概念，接着分别介绍了子集搜索与评价、过滤式、包裹式以及嵌入式四种类型的特征选择方法。子集搜索与评价使用的是一种优中生优的贪婪算法，即每次从候选特征子集中选出最优子集；过滤式方法计算一个相关统计量来评判特征的重要程度；包裹式方法将学习器作为特征选择...

常用深度学习框架 2018.09.13 性能对比 1. 训练时间: Network DenseNet-121 (Multi-GPU) 2. 1000张图片推理时间(s): Network ResNet-50 3. CPU推理时间(s): E5-2630v4, Network FCN5 框架评价 推荐框架 1.Keras 2.TensorFlo...

七、集成学习和随机森林 七、集成学习和随机森林 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法...

Helm 学习笔记(中文翻译) 导航 Helm 学习笔记(中文翻译) 导航 Helm是查找，共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。 官网

第1章 机器学习基础 机器学习 概述 机器学习 研究意义 机器学习 场景 机器学习 组成 主要任务 监督学习（supervised learning） 非监督学习（unsupervised learing） 强化学习 训练过程 算法汇总 机器学习 使用 机器学习 数学基础 机器学习 工具 Python语言 数学工具 附：机器学习...