本文是2016 台湾资料科学年会前导课程“一天搞懂深度学习”的全部讲义PPT（共268页），由台湾大学电机工程学助理教授李宏毅主讲。作者在文中分四个部分对神经网络的原理、目前存在形态以及未来的发展进行了介绍。深度学习的每一个核心概念在文中都有相关案例进行呈现，通俗易懂。一天的时间搞懂深度学习？其实并不是没有可能。 需要的，请自行下载

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真实解决案例，涉及力控7.0、新花生壳、宏电DTU，解决了通过内网IP搭建服务平台，同时宏电DTU借助于花生壳绑定的域名与服务平台相互交流数据。百分之百成功，无虚假！

李宏毅机器学习·笔记自己整理成了PDF，现在分享给大家。

Lhy_Machine_Learning 李宏毅2021Spring机器学习课程课件及作业 B站视频地址： : 课程主页： : 不定期分享读研干货，点赞关注一起进步： ://space.bilibili.com/46880349 人工智能技术探讨群：78174903 第一节简介作业HW1：回归 第二节深度学习作业HW2：分类 第三节自我注意作业HW3：CNN HW4：自我注意 第四节机器学习理论 第五节变压器作业HW5：变压器 第六节生成模型作业HW6：GAN 第七节自我监督学习作业HW7：BERT HW8：自动编码器 第八节可解释的AI /对抗攻击作业HW9：可解释的AI HW10：对抗攻击 第九节域适应/ RL作业HW11：适应 第十节RL作业HW12：RL 第十篇隐私与ML 第十二节Quantum ML 第十三节Life / Long / Compression作业HW1

国立台湾大学机器学习Machine Learning 2021 Spring （每周更新！每周更新！） 该存储库包含李宏毅（Hung-Yi Lee）指导的15项机器学习家庭作业的代码和幻灯片。 有关该课程的所有信息都可以在上找到。 讲座视频 讲座视频可在Hung-Yi Lee的。 15作业 HW1：回归 HW2：分类 HW3：CNN HW4：自我关注 HW5：变压器 HW6：GAN HW7：BERT HW8：自动编码器 HW9：可解释的AI HW10：对抗性攻击 HW11：适应 HW12：强化学习 HW13：终身学习 HW14：压缩 HW15：元学习

书名:Linux高级程序设计 第三版 原价：59 00元 作者:杨宗德 吕光宏 刘雍　编著 出版社：人民邮电出版社 出版日期：2012 11 1 ISBN：9787115292902 字数：953000 页码：486 版次：3 装帧：平装 开本：16开

王仁宏老师的《数值逼近》word文档，第一章 Weierstrass定理与线性算子逼近　§1Weierstrass第一定理　§2Weierstrass第二定理　§3线性正算子与Korovkin定理　第一章习题第二章 一致逼近　§1Borel存在定理　§2最佳逼近定理　§3Tchebyshev最小零偏差多项式及其应用　§4最佳一致逼近的收敛速度估计　§5函数的构造性理论　§6代数多项式逼近理论中的有关结果　第二章习题第三章 多项式插值方法　§1Lagrange插值公式　§2Newton插值公式　§3插值余项　§4有限差分计算　§5等距结点上的插值公式　§6Hermite插值公式　§7多元多项式插值　第三章习题第四章 平方逼近　§1最小二乘法　§2空间L 　§3直交函数系与广义Fourier级数　§4直交函数结构公式　§5直交多项式的一般性质　§6直交多项式级数的收敛性　§7几种特殊的直交多项式　§8多元直交多项式　第四章习题第五章 数值积分　§1数值积分的一般概念　§2Newton-Cotes公式　§3Romberg方法　§4Euler-Maclaurin公式　§5Gauss型求积公式　§6Gauss公式和Mehler公式　§7三角精度与周期函数的求积公式　§8奇异积分的计算　§9高维求积公式　第五章习题第六章 非线性逼近方法　§1非线性一致逼近　§2有理函数插值　§3Pade逼近方法　§4有理逼近的一些算法　§5Prony指数型函数逼近方法　第六章习题第七章 样条逼近方法　§1样条函数及其基本性质　§2B-样条及其性质　§3三次样条插值　§4多元样条　第七章习题第八章 曲线、曲面生成与逼近　§1简单的数据处理方法　§2累加弦长法　§3Bezier方法　§4B-样条方法　§5非均匀有理B-样条(NURBS) 　第八章习题主要参考书目

威纶通触摸屏与FATEK永宏FB系列PLC通信示例

常需要对地图数据（如shape格式文件）的属性数据进行批量处理，如统一修改字段内容，这时使用arcmap中VBA程序代码处理，将给你带来很大方便，可快速完成大量的数据处理工作，该代码给出了几种典型的数据处理方法。