学习经历

使用数据库和C#开发了一款简易实习软件。该软件包含了borrower表，其中包括用户ID、QC名称、借阅日期、应还日期、归还日期、罚款、赔偿金额等字段。

这篇文章讲述了我使用Delphi7开发的一个加班申报程序的经历。程序使用了Raize控件5.5和DevExpress14.2.2。尽管我没有修改图标，也无法在本地安装软件，但它成功地连接到了服务器。PC和网络服务已经外包，这也是我离职的原因之一。尽管面临Python开发的想法，却未能实现。

Vaughn Friesen的图片组合了我过去所做的一些编程工作，这些大部分是我在业余时间完成的项目。唯一的例外是Bubble Cursor项目，我与一个队友合作开发了这个大学项目。每个项目都有一个描述该项目的README.md文件，大多数项目都附带源代码。Windows的二进制文件存放在项目目录下的bin/目录中。这些项目大多使用Visual Studio 2005。对于Windows开发，我主要使用C#，但也涉及到其他语言和库的使用，例如C++。项目概述包括MP3标签编辑器、ASCII、十进制、十六进制和二进制的文件打开显示，基于鼠标光标的控件选择方法，代码行数和文件夹中文件数的计算，以及.NET功能测试和CFD软件项目管理系统，Golang的批处理库，半功能波表合成器，使用BlackBerry的gameplay3d引擎进行FFT海洋测试，以及一个简单的Matlab应用。

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

机器学习的一些学习记录

这本书涉及机器学习和数据挖掘的基础知识，详细解释了许多基础概念及其实际应用。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

机器学习领域的研究者和从业者，这份半监督学习教程将为你揭开这一技术的奥秘，带你领略如何利用有限的标记数据和大量的未标记数据提升模型性能。

学习笔记概述

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，并通过数据可视化等方式进行呈现。 机器学习 属于人工智能的一部分，通过训练数据和算法模型赋予机器学习能力。机器学习算法可以从数据中学习知识，并构建模型来进行预测或决策。 深度学习 是机器学习的一个子领域，其特点是使用多层神经网络进行学习。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，但通常需要大量的训练数据和计算资源。 三者之间的关系: 数据挖掘为机器学习提供数据基础和分析目标，而机器学习为数据挖掘提供算法支持。深度学习作为机器学习的一部分，进一步扩展了机器学习的应用领域和能力。