学习机制

基于大数据的自适应学习系统，如牛顿平台，通过分析学习过程行为数据，预测学习者特征，提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。

极限学习机的 Matlab 源码，结构清晰，改动不大，拿来就能跑。对新手来说友好，能快速上手训练和预测流程。参数设置直观，模型响应也挺快，尤其适合做回归或分类的实验测试。 ELM 的核心就是训练速度快，基本不用调权重。你只要设置好隐藏层神经元数量，就能直接开搞，挺适合做对比实验的。 源码没做太多封装，逻辑一眼能看明白。比如训练函数直接传入数据，输出模型结构，预测函数也不绕弯子，elm_predict输出清晰，调试效率高。 如果你对Matlab熟一点，想深入研究的话，可以搭配这些文章一块看，思路更清楚： 利用极限学习机 ELM 进行数据预测的 Matlab 代码 多尺度集成极限学习机回

小弟计划学习新型学习机制（ELM），并搜集了相关资料。在论坛中未找到相关资源，特将自己收集的资料分享给大家，希望能为大家学习和进步提供帮助。

在线学习的那点事儿，应该多少听过吧？最近我看了一个带遗忘机制的算法框架，挺有意思的。它不是那种一股脑吃完数据的批量算法，而是边学边忘，专治数据漂移那一类问题，适合实时场景，比如金融风控或者日志这种。

MySQL的工作原理解析，适用于学习目的。

这个存储库包含我在C++中实现的经典机器人算法rrtstar。灵感来自于CppRobotics，但我发现使用OpenCV在Ubuntu 18.04中绘制2D图形有些繁琐。相比之下，这个项目使用gnuplot-iostream和Boost 1.4，能够更轻松地绘制出漂亮的图形，同时支持3D图的绘制。部署方面，建议使用Docker映像，确保环境一致性和便捷性。

想要理解此算法的全新训练规则？欢迎深入研读以下论文：https://www.preprints.org/manuscript/202005.0386/v1

matlab代码，实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。

内存存储（RDD）: 快速高效，但容量有限。 磁盘存储（HDFS）：容量大，但访问速度较慢。 外围存储（Cache）：介于内存和磁盘存储之间，提供平衡的性能和容量。 流水线执行: 优化数据处理流程，减少磁盘I/O。

排它锁的用法在数据库事务里挺关键的，是用 Oracle 时。排它锁（写锁）简单说就是：你锁了，别人就别想动，连读都不行，直到你松手。这种锁在数据一致性要求高的场景下靠谱，比如财务系统，转账那种。写锁一旦加上，比如事务 T 把某条记录锁了，那在它提交或者回滚之前，其他事务想加锁、读写啥的，全都得乖乖等着。嗯，虽然限制多点，但安全感也强不少。你要是刚好在做并发控制、性能优化，建议顺手看看这篇文章，讲得挺实在的，还贴心附上相关链接，拓展阅读也安排上了。