如何成为技术大牛

如何成为技术大牛
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最近曹乐的“如何成为技术大牛”很火,其实去年就看到了这篇文章,没想到今年又火了,也侧面说明了一些道理。下面是一些总结:

如何找时间学习

  • 放松时学习:效率最高的时候其实是最放松的时候。
  • 工作与学习不割裂:工作也是学习的一部分。
  • 交叉领域学习:可以将学到的东西应用到工作中,提高学习效率。

深入理解一个领域的关键点

  • 深度优先于广度:在掌握某个领域之前,不要急于扩展知识面。
  • 搭建体系能力:掌握如何搭建某个领域知识体系的能力是非常重要的。

总结

行动中思考,就是始终保持好奇,不断从工作中发现问题,不断带着问题回到工作中去;不断思考,不断在工作中验证思考;不断从工作中总结抽象,不断对工作进行复盘。在工作所在的技术和业务领域中刻意练习,加上行动中思考,就是成为技术大牛的秘诀。

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决策树算法介绍:原理与案例实现

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决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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他给女朋友做了个树莓派复古相机,算法代码可自己编写,成本不到700元

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手机拍照不够爽,带个单反又太重? 试试做个树莓派复古相机,还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错,颜值很高,拍出来的照片也能打: 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前,这部相机的代码、硬件清单、STL文件(用于3D打印)和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下: 树莓派Zero W(搭配microSD卡)、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片(选用) 至于3D打印的相机外壳,作者已经开源了所需的STL文件,可以直接上手打印。 材料齐全后,就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图,是这个样子的: 具体引脚如下: 搭建好后,整体电路长这样: 再加上3D外壳(喷了银色的漆)和镜头,一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分,

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是一款基于 Electron 和 Vite 打造的跨平台(支持 Windows、macOS 和 Linux) AI 浏览器。 集成了 SearXNG AI 搜索、开发工具集合、 市面上最流行的 AI 工具门户,以及代码编写和桌面快捷工具等功能, 通过模块化的 Monorepo 架构,提供轻量级、可扩展且高效的桌面体验, 助力 AI 驱动的日常工作流程。

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