SQ3R 观察-提问-阅读-复述-回顾 背景 SQ3R是一种理解策略,可帮助学生在阅读时思考他们正在阅读的文章. SQ3R通常被归类为学习策略,通过教导学生在初次阅读一篇文章时如何阅读和像高效读者一样思考,帮助学生去理解. 该策略包括以下五个步骤(Robinson,1946): 观察:学生审阅文本时从标题,粗体文本和图表中获得初始含义. 提问:学生开始通过预习来提出有关阅读的问题. 阅读:在学生阅读时,他们需要寻找他们在预览文本时提出的问题的答案. 这些问题基于文章结构,有助于学生专注于阅读.…

(译) 强化学习 第一部分:Q-Learning 以及相关探索 Q-Learning review: Q-Learning 的基础要点是:有一个关于环境状态S的表达式,这些状态中可能的动作 a,然后你学习这些状态下他们action的值.直观的讲,这个值,Q,是 状态-动作值(state-action value.) 所以,在Q-Leaning中,你设置初始 状态-动作值为0,然后你去附近溜溜并且探索 状态-动作空间.在你试了一个状态下的某一动作之后,你会评价将会转向哪一个状态.如果该动作将导致一…

写在前面: 文章翻译自petehunt大神的petehunt/webpack-howto,作为学习webpack的开始.fork了一份,翻译后的在这里https://github.com/zjzhome/webpack-howto/blob/master/README-cn.md,有些地方翻译的不好,也希望在阅读后对于不好的地方对出评论或者在github上提个issue. 本文目标 本文讲述如何使用webpack将事情做好,包括了我们在Instagram做的大多数事情,我们没做的当然没有:) 我…

这似乎令人惊讶,但在我看来,理解JavaScript语言最重要和最基本的概念是理解执行上下文.通过正确学习它,你将很好地学习更多高级主题,如提升,作用域链和闭包.考虑到这一点,究竟什么是"执行上下文"?为了更好地理解它,我们首先来看看我们如何编写软件. 编写软件的一种策略是将代码分解为单独的部分.虽然这些"部分"有许多不同的名称(功能,模块,包等),但它们都是为了一个目的而存在 - 分解和管理应用程序的复杂性.现在,不要像编写代码的人那样思考,而是根据JavaScr…

深度学习 严恩·乐库  约书亚•本吉奥  杰弗里·希尔顿 摘要深度学习是计算模型,是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据.这些方法极大地提高了语音识别.视觉识别.物体识别.目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平.深学习发现复杂的结构,在大数据集,通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变其内部参数,用于计算每个层中表示从前一层的表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音等方面都带来了新的突破,而递归网络在连续的数据,如文本和语音有更出彩的表现.引言机器学习技术增强了现代社会的许多方…

原文地址:https://medium.freecodecamp.org/lets-learn-javascript-closures-66feb44f6a44   闭包是JavaScript中一个基础概念,这是每个严格意思上的程序员都应该十分熟悉的.   网络上有很多文章介绍闭包是什么,但是很少有文章深入讲解为什么是这样的.   我发觉从根本上去理解一种技术,能够使开发人员去熟练地使用他们所掌握的工具,所以这篇文章致力于从细节上去讲解闭包内部原理是怎么样的,以及为什么是这样的.   希望在你以…

1. IOS的用户界面        Cisco互联网操作系统(IOS)是思科路由器和大多数交换机的核心,它是一个可以提供路由,交换,网络互联以及远程通信功能的专有内核. Cisco路由器的IOS软件将负责完成一些重要的工作包括:1.加载网络协议和功能:2.在设备间连接高速流量:3.在控制访问中添加安全性,防止未授权的网络使用:4.为简化网络的增长和冗余备份提供可缩放性:5.为连接到网络中的资源提供网络的可靠性. 通常,将访问到IOS命令行的操作称为EXEC(执行)会话. 2. 启动路由器,路由…

编码规范:<阿里巴巴Java开发手册> 技术架构:<大型网站技术架构核心原理与案例分析>---李智慧 Spring架构与设计原理解析:<Spring技术内幕深入解析Spring架构与设计原理>---计文柯 Jvm虚拟机原理分析:<深入理解Java虚拟机jvm高级特性与最佳实践>---周志明 Spring Cloud微服务原理解析与使用:<Spring Cloud微服务实战>---霍永超 RabbitMQ分析与使用:<RabbitMQ实战高效…

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0<=…

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 6.1.1 模糊集基本知识[21] 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0…