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数智图书馆-无锡数智政务
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117
2025-06-19
《产品型社群:互联网思想的本源》
缘起 颠覆式创新研习社 李善友 这是一套可视频的互联网思维教材,所有的内容都来自颠覆式创新研习社的公开课。 颠覆式创新研习社是由中欧创业营150位同学共同发起的一个学习型组织。 为什么要做这样一件事?先说缘起,我这个人有毛病,我喜欢讲课!最开始在中欧创业营里讲课,后来我的学生说,“我听了你的课,但我的高管没听你的课,结果回去之后没法对话”,所以就...
序言
116
2025-06-19
《参与感:小米口碑营销内部手册》
序言 雷军:猪会飞的背后,参与感就是“台风” 序言 雷军:猪会飞的背后,参与感就是“台风” 7月初的一个晚上,阿黎(黎万强)抱着一堆书稿,说他来交作业。他说,我十年前希望他写一本关于用户体验与设计的书,他弄了十年时间,终于写完了。 2000年,阿黎大学刚毕业就加入金山,担任软件界面的设计师,很快他的能力得到了我们的认可,然后组建了金山用户体验设计...
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116
2025-06-19
《启示录:打造用户喜爱的产品》
第4章 产品管理与产品设计 Product Management Vs.Product Design 理解用户体验设计 很多产品经理向我抱怨说,他们的公司不懂用户体验设计,公司的用户界面设计师因循守旧,没人负责这方面的工作。他们不得不分散精力亲自操刀设计,即便如此,产品的用户体验还是很糟糕。有些公司直到产品开发后期才仓促把视觉设计外包出去,...
Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件
115
2025-06-17
《Java 8 简明教程》
Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件 处理字符串 处理数值 算术运算 处理文件 列出文件 查找文件 读写文件 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件 原文:Java 8 API by Exampl...
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113
2025-06-17
《儿童教育》
与家人沟通,我们总是忽视这三点 家庭成员之间的沟通方法存在哪些常见的误区? 本题来自知乎圆桌 » 以家的名义,更多家庭相关的话题欢迎关注讨论。 王雪岩 1.以自己的生活经验作为判断标准: 我们人类倾向于以自己对世界的感知作为对事情的评估标准,这就会缩小我们的视野,很多的时候我们会用自己的标准要求他人(请参考「喷子们知道自己是喷子吗? - ...
板砖的艺术
113
2025-06-19
《汉朝那些事儿合集(共8册)》
板砖的艺术 板砖的艺术 早在几千年前的春秋战国时,孔子就给天下女性拍了狠狠的一砖——“唯女子与小人难养也”。从此开创了拍砖的先河,为文学艺术界开创了一个新局面。由此看来,只要是自己心中的看法,自己的观点。在出现了使自己不爽的事情后都可以大胆地说出来拍出去! 可惜,孔老前辈的那一砖拍得实在有点儿太自我太主观太强加于人了!这种砖如果今日拿到论坛来,一出现...
12.2 制作本地副本
112
2025-06-17
《Java编程思想(第4版)》
12.2 制作本地副本 12.2 制作本地副本 稍微总结一下:Java中的所有自变量或参数传递都是通过传递句柄进行的。也就是说,当我们传递“一个对象”时,实际传递的只是指向位于方法外部的那个对象的“一个句柄”。所以一旦要对那个句柄进行任何修改,便相当于修改外部对象。此外: ■参数传递过程中会自动产生别名问题 ■不存在本地对象,只有本地句柄 ■句柄...
巧用Perl的专有特性
112
2025-06-17
《精通正则表达式(第3版)》
巧用Perl的专有特性 用动态正则表达式结构匹配嵌套结构 使用内嵌代码结构 在内嵌代码结构中使用local函数 关于内嵌代码和my变量的忠告 使用内嵌代码匹配嵌套结构 正则文字重载 正则文字重载的问题 模拟命名捕获 巧用Perl的专有特性 Fun with Perl Enhancements 最先由 Perl 提供的许多正则表达式概念...
176 未来智能的可能性
111
2025-06-16
《如何思考会思考的机器》
176 未来智能的可能性 176 未来智能的可能性 梅拉妮·斯旺(Melanie Swan) 思想家,未来学家;MS Futures Group公司董事,公民科学组织DIYgenomics创始人 在 对人工智能的争论历史中,考虑会思考的机器是一个很大的进步,因为这种思考不是从人类自身出发的,并且它以一种有效的方式赋予了机器独特之处。这引起了我...
6.1 参数的更新
110
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
6.1 参数的更新 6.1.1 探险家的故事 6.1.2 SGD 6.1.3 SGD 的缺点 6.1.4 Momentum 6.1.5 AdaGrad 6.1.6 Adam 6.1.7 使用哪种更新方法呢 6.1.8 基于 MNIST 数据集的更新方法的比较 6.1 参数的更新 神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这...
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