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cs231n权威发布_cs231n是什么(2024年11月精准访谈)

内容来源：方新你好影院所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

cs231n

如何阅读和理解深度学习项目代码深度学习项目代码的复杂性和规模让人望而却步，但别担心，这里有一些实用的建议来帮助你探索和理解这些项目。 𐟓š 基础知识储备首先，确保你具备一定的深度学习基础知识。吴恩达的深度学习课程和斯坦福大学的CS231n是不错的入门选择，它们适合有大学数学基础的人。其次，熟悉Linux系统命令是必要的。Ubuntu是一个常用的选择，掌握一些基础命令如rm、ls、cd、cat、vim、sudo、find、df和top等，可以帮助你快速上手。此外，掌握Python语言和深度学习框架也是关键。Python上手快，可以参考菜鸟教程。对于深度学习框架，推荐TensorFlow和PyTorch，它们是大多数项目的首选。官方教程和GitHub上的demo都是很好的学习资源。 𐟔 项目分析阅读拿到一个GitHub项目后，可以按照以下步骤进行分析和阅读：项目背景调研查看是否有说明文档，大型项目如PyTorch、NNI和MMdetection等通常会在readthedoc上提供说明书。检查是否有README文件，它通常包含项目创建者的重要信息，对理解项目代码很有帮助。如果没有说明文档和README文件，也不要气馁，直接进入下一个阶段。实在读不懂怎么办？在GitHub的issue上进行提问。如果有项目作者的联系方式，可以联系作者发邮件提问。查看是否有其他人写过相关的博客。项目与论文的关系如果项目对应一篇论文，先阅读论文，对背景和项目细节有一个大概的了解。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫊内容太多怎么办？将关键步骤和项目归纳成文档，这样可以帮助你更好地理解和记忆。希望这些建议能帮助你减轻学习焦虑，逐步掌握深度学习项目代码的阅读和理解技巧！

OMSCS硬课实测：挑战与吐槽终于有时间坐下来和大家聊聊我在OMSCS的上课体验了。因为篇幅有限，我打算分成硬课、半硬课和轻松课三篇来分享。今天先聊聊那些“硬课”吧。 ML：看似开放，实则教条 𐟧 这门课表面上看似很自由，但实际上是教条式的，覆盖了监督学习、随机优化、无监督学习、信息论和马尔科夫过程。课程内容广泛，但考试难度较高，不太适合作为机器学习的入门课程。视频里老师全程讲相声，不涉及公式推导，只看视频收获有限。作业主要是调包，可以抄代码，评分只看报告，但要求模糊不清，必须去OH（在线论坛）反推。论坛上的老师和TA（助教）都很阴阳怪气，喜欢绕弯子。虽然最后有成绩曲线，但体验并不愉快。建议不走ML track的同学避开这门课。 DL：魔改版的CS231N 𐟔犨🙩—訯𞥏碌娯𔦘舘”改版的CS231N，老师视频中规中矩，但FB（Facebook）员工的视频就有点拉胯了。课程工作量很大，有四次编程作业：前两次主要是用numpy实现神经网络和卷积神经网络，有一点点手动调参；第三次作业主要是用pytorch实现网络可视化，比如salency maps和gradcam；第四次作业是用pytorch实现RNN、LSTM、Transformer和Attention。此外还有七次小测验、四次论文讨论和一次组队终项目。小测验考得很琐碎，但丢分少的话基本都能拿A。如果你对深度学习和矩阵求导比较熟悉，这门课会相对轻松，现学也没问题。 GA：必修课的挑战 𐟧銨🙩—訯𞦘磻穃襈†track的必修课，视频质量很不错，但涉及很多一般面试不考的算法，所以个人觉得难度较高，性价比一般。课程主要考察你套模板写八股文的能力。只要平时认真学Joves的笔记，练习好八股文，考试不会有大问题。回想起来，这门课学会的算法大部分都还给老师了，最大的收获应该是学会了如何推导时空复杂度𐟘…。 PS：以上纯属个人体验，大家请批判看待，轻度吐槽。

深度学习入门指南：从零开始到前沿研究 𐟚€ 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索？这里有一份详尽的指南，帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 𐟔 初级阶段：从基础开始学习Python编程语言，掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》这本书，快速提升编程技巧。同时，可以通过Coursera上的机器学习课程，了解机器学习的基础概念和算法。 𐟔 中级阶段：深入学习掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，快速上手这些框架。此外，观看CS231n的教学视频，学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 𐟔 高级阶段：追求卓越深入研究深度学习模型的优化和调参技巧，如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术，如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛，将理论应用于实践，提升实战能力。 𐟔 进阶阶段：学术探索阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文，积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 𐟓š 如果你对深度学习有更深入的兴趣，这里有一些课程和机构推荐，适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 𐟌Ÿ 希望这些建议能帮助你，让你在深度学习的道路上少走弯路，顺利开展科研探索。

【微芯生物一款治疗肿瘤原创新药CS231295片临床试验申请（IND）获受理】深圳2024年10月17日 /美通社/ -- 2024年10月17日，深圳微芯生物科技股份有限公司（以下简称"微芯生物"，股票代码：688321.SH）递交的用于治疗肿瘤的国家1类...网页链接

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