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数学在线学习权威发布_在线数学网课(2024年12月精准访谈)

内容来源：天津万源聚所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

数学在线学习

如何用高效微调技术玩转大模型？去年，我沉浸在学习大模型的世界中，别人在追剧、打游戏的时候，我却在啃书、敲代码。终于，功夫不负有心人，我成功上岸某外企算法工程师的岗位。今天，我想和大家分享一下我学习大模型的心路历程。前置基础知识：数学基础 𐟓š 首先，数学基础是必不可少的。你需要了解线性代数和微积分。线性代数方面，可以参考《线性代数及其应用》这本书，或者在线学习MIT OpenCourseWare的线性代数课程。微积分方面，《微积分：一种现代方法》是个不错的选择，或者你也可以在Khan Academy上找到相关的微积分课程。概率与统计 𐟓ˆ 接下来是概率与统计。理解概率分布、期望和方差，以及它们在机器学习中的应用非常重要。推荐阅读《概率导论》这本书，或者在线学习Coursera的概率与统计课程。高效微调技术 𐟔犥﹤𚎥䧥䚦•𐥼€发者来说，进行大模型的预训练或者全量微调是不现实的。因此，各种高效的微调技术应运而生，如LLM微调、BiFit、PrefixTuning、PromptTuning、P-Tuning、AdapterTuning、LORA、AdaLoRA、QLORA、MAMAdapter和UniPELT等。这些技术背后的原理值得我们深入分析。总结 𐟓 通过这些高效微调技术，即使是普通开发者也有机会尝试微调大模型。希望这些经验能对你有所帮助，让我们一起在大模型的道路上不断探索吧！

如何高效自学计算机科学？ 𐟒𛠨œ𚥭椹和数学有些相似之处。当你向数学学霸请教学习方法时，他们可能会说：“计算机我也没怎么学，但还是考高分。”这让你感到困惑。其实，很多同学在学校里都是按照课本和老师的要求学习，但总觉得听了也没学会什么。 ⭐️ 今天为大家整理了一些方便自学提升的途径，希望对你们有帮助！ 𐟘Ž 宝藏老师推荐： Python —— 北大陈斌 C++ —— 侯捷 C语言 —— 翁凯,郝斌 Java、Linux —— 韩顺平数据结构 —— 王卓，陈越操作系统 —— 哈工大李治军，南大蒋炎岩计算机网络 —— 中科大郑烇计算机组成原理 —— 哈工大刘宏伟数据库 —— 哈工大战德臣编译原理 —— 哈工大陈鄞机器学习 —— 吴恩达，李宏毅 𐟓š 编程学习网站推荐： 𐟓 菜鸟教程提供多种基础编程技术的教程，包括HTML、CSS、JavaScript、C语言、C++、Java、Python、数据库、Android等，还有开发工具和网站建设教程。大量的在线实例可以让你在线修改并运行代码。 𐟓 CSDN 一个专业的中文IT技术社区，为开发者提供全面的资讯与知识交流平台。这里有公开课、精品课、电子书，是一个高质量内容库。 𐟓 力扣（LeetCode）一个刷题网站，支持C++、Java、Python、Rust、Kotlin等十多种编程语言。已上线超过1000道原创编程题，并按难度分为简单、中等、困难三个等级。这里可以刷到大厂笔试原题。 𐟓 GitHub 一个面向开源及私有软件项目的托管平台，也是版本控制系统。GitHub拥有超过900万开发者用户，是管理软件开发和发现已有代码的首选方法。 𐟧頤𘀧‚𙥰建议： ✅ 学会放弃某些搜索引擎，用其他搜索引擎，因为某些搜索引擎很多内容都搜不到。 ✅ 一定要学会使用GitHub论坛，这是最大的程序员交友论坛，上面有很多资源。 ✅ 一定要学好数据结构、算法、操作系统、计算机组成原理这四门核心课程。 ✅ 多做计算机类的项目：多实践是关键。如果你能独立做项目，那么对你毕业找工作会大大提高成功率。

如何高效学习编程？这些网站你一定要知道！ 𐟓š学术研究类网站 ACM Digital Library：这里有你需要的计算机各个领域的学术论文、学术杂志和会议论文。 arXiv：涵盖数学、物理、计算机科学和统计学等领域的开放性学术论文库。 Google Scholar：免费的学术搜索引擎，方便查询学术论文、期刊和专利。 𐟌技术类门户网站 GitHub：全球最大的开源社区，程序员们在这里交流学习，贡献开源项目。 Stack Overflow：全球最大的编程技术问答社区，解决你的技术难题。 InfoQ：为IT专业人士提供最新信息的社区门户网站。 ITPUB：国内顶尖的IT社区，海量技术文章和技术分享等你来发现。 𐟓𐦖𐩗𛨵„讯类网站腾讯科技：深度科技报道、快报、评测和科技人访谈，一应俱全。 Engadget：由AOL旗下的Jupero Media Company管理，报道新兴科技。 36氪：国内领先的科技创新资讯平台，独家干货、深度视角、海外趋势及各类创业项目。 𐟎“在线学习网站 Coursera：优秀的在线商科、计算机科学等领域的学习平台。 EdX：由MIT和哈佛大学共同创办，提供高质量的在线课程。 codecademy：致力于让任何人都有机会学习计算机编程，支持Python、JavaScript、HTML/CSS等多种语言。 𐟓知名技术博客阮一峰的网络日志：阮一峰是一位著名的IT技术博主，文章涉及Javascript、CSS、HTML等技术领域。酷壳：关注互联网编程、电脑科技、网络安全、网络文化等方面的个人网站。博客园：国内最著名的技术博客平台，内容覆盖IT、互联网、营销等众多领域。

#大模型日报# ai前沿动态【Flow-DPO：通过在线多智能体学习改进大语言模型数学推理】链接：论文概述：Flow-DPO 提出了一种基于在线多智能体学习和增量式输出生成的新方法，通过生成更详细、更有指导意义的推理轨迹，显著提升了大型语言模型的数学推理能力，其反直觉的在线学习和回滚策略是其核心创新点。

孩子换手机必装的4个实用软件推荐 𐟓𑠧Œ🨾…导专为孩子设计的数学学习app，提供一对一的在线网课。课程内容传统，难度适中，主要针对校内知识，适合刷题和练题。 𐟓š 学习强国由国家推出的免费app，无广告，资源丰富。可以阅读各种书籍，查找资料，观看电视剧，进行线上问诊，还有大学慕课课程可供学习。 𐟎젨‹𑨯�㩅音提供丰富的英文原版影视片段，让孩子进行配音练习。通过模仿地道的发音和语调，提升英语听说能力，还能打分和纠正发音，让孩子更自然地融入英语环境。 𐟓– 英语朗读宝随身携带的线上课本，包含小初高400册正版教材。AI纠正发音，随时随地学习单词、句子和课本内容。还有艾宾浩斯记忆法帮助孩子科学记忆单词，配备每单元、期中、期末的试卷供孩子练习，适合预习和复习课本知识。

可汗学院数学公开课：短小精悍的秘诀可汗学院，这个全球知名的在线学习平台，在数学教学上真的是独树一帜。它的视频教学特别受欢迎，但这些视频可不是那种花哨、游戏化的东西，而是简单明了，通过具体的例子和详细的演算，让孩子一下子就能抓住重点。你知道吗？无论是视频、文章还是演讲，越短越难。这需要你对复杂的事实有超高的理解力和总结能力，然后用简洁有力的方式传递出去。很多小学老师可能都没有这么高的水平。可汗的视频大部分都很短，一般只有2到5分钟，专门讲一个知识点。画面非常简单，但非常生动直接。它们经常通过举一反三的方法，把每个知识点都掰开揉碎了讲。相比传统课堂的40分钟，节奏快了很多。也因为短，你必须非常专注，因为你还来不及走神，视频就结束了。不过，因为是英语讲解，所以可能受众有限。不过，如果你能克服语言障碍，真的值得一看。这些视频不仅适合孩子，大人也能从中受益。

作业帮学习机：全国销量第一的秘密作业帮学习机，全国销量第一，这不是吹的！根据弗若斯特沙利文的调研，2024年1-6月期间，作业帮在中国学习机市场的线上渠道总销量中稳居榜首。作业帮学习机主要服务于学习目的，内置丰富的教育资源，配备AI功能，通过触摸屏进行基本输入，是一款具备系统封闭性的便携智能终端。 𐟓ˆ 金牌辅导：作业帮的金牌辅导团队提供全方位的学习辅导，包括数学、语文、英语等各科目的诊断规划、作业答疑、作业批改等服务。视频覆盖率高达93%，全科批改视频讲解让你随时随地学习。 𐟓š 专项训练营：作业帮的专项训练营由清北毕业名师研发，重点难点专项突破。例如，一年级数学看图说话专项拔高营、二年级语文暑假作业自习室等，适合不同年级和学科的需求。 𐟑颀𐟏려𜴥�‡ꤹ 室：作业帮的伴学自习室提供老师陪伴作业的服务，高效不拖延。例如，五年级语文名师在线答疑，随时解答你的难题。 𐟓– 我的应用：作业帮的学习报告和学情解读功能，让你了解自己的学习进度和薄弱项，制定合理的学习计划。作业帮学习机不仅是学习的好帮手，更是你提升学习成绩的得力助手。快来体验吧！

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零基础学ML：数学+统计在线社区如Stack Overflow、Beyond Data Science和开源ML网站上有许多机器学习案例，但往往难以理解且实践性差。本书旨在用最简单的方法教授机器学习，适合技术经理、技术总监、程序员、产品经理以及其他想要学习更多机器学习知识的人。如果你已经阅读过一些关于神经网络、回归、TensorFlow或分类的内容，但不知道如何将这些工具应用于实际工作中，或者想要提升自己的能力以追求更好的薪资，这本书将为你提供答案。本书将从最基础的统计和代数开始，因为机器学习的根基是数学。如果你不懂基本的代数，那么你将无法理解机器学习。 𐟓š 本书概要基础描述性统计基础代数和相关回归分类决策决策树神经网络 𐟓š 目录内容 Introduction Requisite Skills & Software What is Machine Learning? The Basics: Descriptive Statistics The Basics: Algebra & Correlation Linear Regression Logistic Regression Classification: K-means Clustering Classification: Decision Trees Neural Networks Additional Resources Author Bio