note: Shift表示移动 Ctrl表示复制 Excel: 快速选中单元格: 选中表格左上角Ctrl+A Ctrl+方向键,跳到行或列的尽头 Ctrl+Shift+方向键,选中一行或一列 Shift+方向键,扩展选中下一个单元格 表格中行和列的选择: 快速调整行高或列宽,选中一行或一列,出现黑色十字时,双击单元格边界,则会自动调整行高或列宽 快速添加列或行,选中一列或一行,按Ctrl+Shift+'+',注意是主键盘上的加号 快速删除行或列,Ctrl+'-' 移动整行或整列,按住Shift,

觉得老师的公开课讲的都挺好的,这里把我录的一些公开课视频分享给大家,都用的是<屏幕录像专家>来录制的,是lxe格式的,大家用这个软件来播放就可以了,后边的公开课录像文件也会慢慢添加进去的,大家可自行前往下载.另外,分享的时代,分享是硬道理,我还分享了一些其他的资源,如Oracle视频,小麦苗的blog文档,各类电影等资源,如有其他需求可以留言:若有侵权,请联系我,我及时删除.另外,对于Oracle的安装文件腾讯微云不是很全,推荐大家去下边的百度网盘下载,谢谢.    本文的连接会永久更新,若有

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今天的CSDN公开课Android事件处理重难点快速掌握中老师讲到一个概念我觉得不正确. 原话是这样的:点击事件可以通过事件监听和回调两种方法实现. 我一听到之后我的表情是这样的: 这跟我学的看的都不一样啊,这还分监听和回调.这个时候我立马提出问题,嗯,讲课老师看到了. 老师就说了:是不一样的,我们第四点(最后一点)会讲. 好,我立马坐好准备受教听了大半小时.听到最后我的表情是这样的: 废话说够了,开个小玩笑,不要见怪. 我们都知道,监听事件其实只有一种,就是回调.如果有人不明白什么是回调?可以

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网易公开课,第9,10课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes4.pdf 这章要讨论的问题是,如何去评价和选择学习算法   Bias/variance tradeoff 还是用这组图,学习算法追求的是generalization error(对未知数据的预测误差),而不是training error(只是对训练集) 最左边,underfit,我们说这种学习算法有较大的bias Informally, we define the bia

今天2017微信公开课PRO版在广州亚运城综合体育馆举行,这次2017微信公开课大会以“下一站”为主题,而此次的微信公开课的看点大家可能就集中在腾讯公司高级副总裁.微信之父——张小龙的演讲上了!今天中午各个互联网圈子里面传的最多的就是张小龙的演讲实录(别急,下面会附上张小龙的演讲实录).说的最多的话题就是微信小程序.今天马浩周带大家来解读和了解下2017微信公开课PRO版到底做了些什么? 从今年的2017微信公开课PRO版上面,我们可以提取出几个重点(敲黑板,划重点啦): 1.微信小程序将在20

接受CSDN学院的邀请,讲一次公开课,主题是Qt图形视图框架,报名链接在这里:http://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/228. 内容有两部分:自定义Item和拖放. 先准备了一点资料,放在这里做备忘. Qt Graphics View 框架的示意: 自定义QGraphicsItem的要点: QGraphicsView内处理拖放的一般步骤: 因着这个由头,抽时间录制了一门视频教程:Qt 图形视图框架详解.感兴趣的可以看看. 另:我参加了CSDN博客之星评选,感

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写作前面的话:最近准备重温一下算法导论,感谢大网易把MIT算法导论课程全部贴出来,地址为:http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html,在线看时,网速实在太慢,于是决定下载下来,一个一个的下载不是我等IT男所能忍受的,用迅雷抓取吧,不是特别爽,恰巧前两天刚刚看了下python,于是准备自己写个小软件,练练手,正好可以用这个实际的东西,练练python. ======正文开始====== 既然是总述,那么我把接下来要讲的东西的整体轮廓都写在

网易公开课,第6,7,8课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM-支持向量机算法概述, 这篇讲的挺好,可以参考   先继续前面对线性分类器的讨论, 通过机器学习算法找到的线性分类的线,不是唯一的,对于一个训练集一般都会有很多线可以把两类分开,这里的问题是我们需要找到best的那条线 首先需要定义Margin, 直观上来讲,best的那条线,应该是在可以正确分类的前提下,离所有的样本点越远越好,why? 因为越靠近分类

网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre

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这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的

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