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Qclaw生成课程笔记：道家的天道观的过程
我用QClawAI做了一个「道家天道观」网页：全流程记录用AI做内容创作，已经不是新鲜事了。但这次用QClaw来完成一个完整的《道德经》哲学网页，我还是被它的能力惊喜到了。 一、接到任务的那一刻朋友扔给我一段课程录音的文字转写，内容是关于道家的"天道"观——从老子其人、持雌守柔、四大合一，到人生境界、全生避害、破除执着，六大板块，涵盖了《道德经》最核心的哲学命题。 二、拆解材料：先把骨架立起来原文是一段未经编辑的课程录音转写，最直接的问题就是：没有结构、没有层次、没有格式。 八、写在最后道家说："道可道，非常道。"做出一个东西，本身不是目的；能够通过这个东西，把那些"说不清道不明的智慧"让更多人看见，才是价值所在。网页只是载体，重要的是内容。 QClaw+道家哲学，这个组合挺有意思的。
8810编辑于 2026-04-30- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET Core开发实战（第1课：课程介绍）--学习笔记
01 | 课程介绍 讲师介绍 肖伟宇，校宝在线架构师、SkyWalking .NET探针贡献者、NetCorePal组件库创建者 为什么要学习 .NET Core 微软大力支持推动 .Net 技术生态发展
1.1K50发布于 2021-01-13 - 来自专栏小小挖掘机
课程笔记-吴恩达 16 周「TF 实践」最新专项课
图表截屏 建议阅读 38 分钟 0 引言 首先抱歉用「标题党」的形式把大家引进来看，但我的确只用了 2 个晚上，开着 1.75 倍的语速听课，拿到了 TensorFlow in Practice 专项课的证书 专门提他的名字是因为他这门课设计和讲得非常好，很费心血的做了无数 colab notebook，而且在讲解代码时，真的是一行行讲，一个个参数讲，还是以非常友好的方式，这一点很厉害。 接下来我们来看看 TF 实践专项课的具体内容。 本帖不可能涵盖该课的所有知识点，就挑一些我觉得重要的说下吧。 为省钱：先填信用卡信息，再拼了命学完，学得越快省下钱越多 (我是免费 ) 还有执行力很重要，但很多号在转发这门课时，我选择的不是转发和收藏，而且去 Coursera 注册这门课。
90630发布于 2019-08-19 - 来自专栏来自GitOPEN的技术文摘
《Monkey Java》课程3.4之练习课
本节课程将学习以下两个练习： 练习1：打印100~200之间的所有素数。 练习2：用*在命令行中打印出金字塔图案。 目标：熟悉Java语言中的for循环的使用方法。
53630发布于 2019-01-29 - 来自专栏来自GitOPEN的技术文摘
《Monkey Java》课程3.2之练习课
本节课程将学习以下知识点： 练习1：将学生的分数按照标准分为优、良、中、差四个级别。 练习2：猜拳游戏。
40420发布于 2019-01-29 - 来自专栏全栈程序员必看
《哈佛幸福课》笔记
在这一课中的关键内容是容器的形状。信息多少并不能决定我们的幸福感，比如运动会取得名次这一件事。你对世界的解读的方式决定着你的情绪。 第二课 为什么要学积极心理学 当今的心理学过分侧重于消极面的研究，比如抑郁。 根本应该是寻找健康、快乐和爱。 专注于培养积极心态，建立生活中最美好的东西。 第五课 环境的力量 快乐是最高要求。 消极情绪会让我们进入下行螺旋，乐观情绪会让哦我们呢进入上行螺旋。 传播快乐就是使自己快乐。 信念即自我实现预言。 第六课 乐观主义 环境影响人。 如何为我们自己创造一个积极的环境，得到好的映射呢？ 放置你爱的照片、话语等等，还有喜欢的书和音乐，来给自己好的映射。 第7课 逆境还是机遇？ 如何提升基准水平？使幸福基准上升，成为一个有适应力的人。 失败其实不像我们想的那么糟糕。 成功没有捷径，必须经历失败。
53310编辑于 2022-09-09 - 来自专栏区块链入门
【在线课程笔记】2节课建立一个数字货币交易所
1 课程简介 本课程从数字货币交易所的使用流程入手，深入浅出的讲解交易所中看起来似乎很神秘的功能，交易所怎么赚钱以及数字货币交易所的特别之处。 课程内容还会涉及量化交易，交易所安全策略，政策监管以及想要运营交易所应该注意的事项。 通过学习本课程，您能够系统的了解开发和运营一个数字货币交易所相关知识。 课程亮点： 业务层面了解数字货币交易中的流程和需要关注的重点 技术层面了解如何设计和架构数字货币交易所 2 课程大纲 课时1：数字货币交易101 （1）中心化交易所的法币交易和币币交易流程 （2）什么是流动性 3 辉哥的读书笔记 课时1：数字货币交易101 （1）法币，FIAT； 买单 BID / 卖单 ASK （2）场内交易流程： 注册账号 - 通过KYC - 充值法币或者数字货币 - 交易 -提取法币或者数字货币
2.7K20发布于 2018-08-10 - 来自专栏深度学习技术前沿
Yann Lecun纽约大学《深度学习》2020课程笔记中文版，干货满满！
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。 ? 本课程涉及深度学习和表示学习的最新技术，重点包括监督式深度学习和无监督深度学习、（词）嵌入、度量学习、卷积和递归网络，以及在计算机视觉、自然语言理解和语音识别方面的应用。 先修课程包括：DS-GA 1001 数据科学入门 或一门研究生级别的机器学习课程。 目录内容： 第一周 讲座 A 部分：关于深度学习背后动力的讨论。 所以 长短期记忆网路显著地优于递归神经网络 课程部分内容如下： ? ? ? ? ? ? ? ? ?
72520发布于 2020-05-18 - 来自专栏兮动人的博客
jsp课程笔记（二）
访问：http://localhost:8080/01_jsp/cookie/responseaddCookie.jsp 跳转到 http://localhost:8080/01_jsp/cookie/result.jsp
73620发布于 2021-06-11 - 来自专栏兮动人的博客
jsp课程笔记（一）
2.在Eclipse中创建的Web项目：浏览器可以直接访问 WebContent中的文件，
81510发布于 2021-06-11 - 来自专栏算法channel
斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量
自然语言处理(NLP)是什么，语言的特点，NLP的难点； 深度学习(DL)和经典的机器学习(ML)相比有哪些优势，DL在工程中的应用发展历程； NLP的几种应用场景 详细请参考：斯坦福大学NLP-cs224课程笔记 1：应用深度学习到自然语言处理简介 在第一堂课中，Richard教授留了3门课外阅读材料，线性代数，概率统计，凸优化，大神推荐的材料每门都浓缩到只有10页左右，但基本都包括了重要知识点。 查看本课程完整资料，请后台回复：cs224 ? 点击以下标题查看相关内容： 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数 线性回归：算法兑现为python代码
89620发布于 2018-07-25 - 来自专栏运维
RH413-RHEL6.4课程总结
RH413-RHEL6.4课程总结 Unit1 Tracking Security Updates 更新分以下三类 RHSA RHBA RHEA yum updateinfo list 查看所有更新
74510发布于 2018-11-14 - 来自专栏全栈程序员必看
Java课程设计_java课设「建议收藏」
建立GUI界面，系统产生一个随机数(对用户不可见)，然后用户输入猜测数，系统根据用户每次输入的数据给出评语(偏大，偏小，猜测成功)。当用户最终猜测成功后，就把当次的随机数和猜测次数放到文件夹内。
78220编辑于 2022-09-14 - 来自专栏csxiaoyao
USTC-NP2016课程学习总结
常用的一些系统性的简单但易忘的知识点我往往会整理下放在博客上，可以经常进行查阅，从CSDN到博客园到8月份刚建的我的域名博客：blog.csxiaoyao.com，可以说以往的博文都是写给自己看的，只能算是个笔记 【2】项目介绍 【2.1】课程目标 该课程旨在完成一个基于机器学习神经网络的一个医学辅助诊断系统。 ，感觉刚刚入了门就要结束了，现在还是意犹未尽，这门课让我学到很多东西，总结一下： 1. linux和Git的使用 说来丢人，以前大部分的开发都是在windows下的，linux虽然有所接触， #未提交 【6】心得体会 网络程序设计课程即将结束，还记得当初选课的时候，孟宁老师第一次课的一席话就吓跑了近一半的学生，正如老师所说，这个课程和其他课程有很大区别。 现在想来没有退课是一个明智的选择，在这门课程中，我不仅接触到了图像处理、机器学习的应用，更是学到了一些学习的方法。都说学校是培养学习能力的地方，从这个角度来说，这门课真是太值了。
1K30发布于 2019-02-18 - 来自专栏全栈程序员必看
哈佛幸福课–部分笔记
《全神贯注的能量》观点：冲刺、休整、冲刺、休整······ 冲刺时间（90分钟/60～120分钟），休整（15分钟），根据自己来定。
56840编辑于 2022-09-07 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
DDD实战课--学习笔记
我认为，要想应用 DDD，首要任务就是要吃透 DDD 的核心设计思想，搞清楚 DDD、微服务和中台之间的关系。中台本质是业务模型，微服务是业务模型的系统落地，DDD 是一种设计思想，它可以同时指导中台业务建模和微服务设计，它们之间就是这样的一个铁三角关系。DDD 强调领域模型和微服务设计的一体性，先有领域模型然后才有微服务，而不是脱离领域模型来谈微服务设计。
1.3K40发布于 2021-03-12 - 来自专栏tea9的博客
android yd 有道xx课已付费课程分析
前提是需要已经购买课程，把购买下载过得加密视频进行导出，还需要使用原有播放器播放。
1.1K20编辑于 2022-07-16 - 来自专栏GiantPandaCV
CUDA-MODE 课程笔记 第一课: 如何在 PyTorch 中 profile CUDA kernels
记录 CUDA-MODE 课程学习笔记 课程的 Slides 和 脚本：https://github.com/cuda-mode/lectures 课程地址：https://www.youtube.com /@CUDAMODE 我的课程笔记：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode 一直想系统看一下某个课程系统和科学的学习下 不过由于这个课程是 Youtube 上的英语课程，所以要学习和理解这个课程还是需要花不少时间的，我这里记录一下学习这个课程的每一课的笔记，希望可以通过这个笔记帮助对这个课程以及 CUDA 感兴趣的读者更快吸收这个课程的知识 这个课程相比于以前的纯教程更加关注的是我们可以利用 CUDA 做什么事情，而不是让读者陷入到 CUDA 专业术语的细节中，那会非常痛苦。伟大无需多言，感兴趣请阅读本文件夹下的各个课程的学习笔记。 我的课程笔记，欢迎关注：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode 第一课: 如何在 PyTorch
1.3K11编辑于 2024-07-02 - 来自专栏jeremy的技术点滴
机器学习课程_笔记02
线性回归 首先展示了一段视频，介绍了Dean Pomerleau利用监督学习让一辆汽车可以自动行驶。 使用的符号 符号 代表的含义 m 训练样本的数目 X 输入变量，通常也可以称为特征 y 输出变量，有时也称为目标变量 (X, y) 表示一个样本 (\(X^{(i)}\), \(y^{(i)}\)) 表示第i个样本 h 假设（hypothesis）函数 n 特征的个数 推导过程 首先是单个特征的线性假设函数 image.png 多个特征的线性假设函数 image.png 为了便利，定义 image.png
94370发布于 2018-05-10 - 来自专栏jeremy的技术点滴
机器学习课程_笔记04
牛顿方法 首先假设存在一个函数 ，然后算法的目标是找到一个 ，使得 。 牛顿方法的一次迭代： 持续地迭代下去，就可以得到 。 同样的，假设现在存在一个函数 ，也就是对数似然率，目标是找到一个 ，使得 最大化。可以容易想到 的一阶导数 为0时， 即达到最大化了。 同样运用牛顿方法，其一次迭代： 事实证明牛顿方法是一个收敛速度非常快的算法，它的收敛速度用术语可以描述为二次收敛。如果不考虑常量因子，牛顿方法的每一次迭代都会使你正在逼近的解的有效数字的数目加倍。当实现牛顿方法时，对
1.1K70发布于 2018-05-11
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