网课入侵或诱发女老师猝死 随着信息的进一步披露，人们渐渐了解了该事件的全貌 10月28日晚，河南新郑市某中学的历史老师和往常一样直播上课。...11月2日下午5时许，新郑市教育局发布情况通报称，10月28日，新郑市第三中学教师刘韩博在家上完网课后意外离世，该局深感惋惜和痛心，第一时间向公安机关报案，并成立善后工作专班。...（图片来源于网络） 通报表示，经公安机关调查反馈，排除刑事案件可能。针对网传刘韩博老师遭遇网暴事件，公安机关已经立案侦查，调查结果会第一时间向社会公布。...钉钉客服也回应称：已了解相关情况，正核实，积极配合警方协查。 网课屡屡被施暴者入侵 目前，网课正面临严重的入侵，无数“网课爆破者”肆无忌惮地乱入多个网课课堂，最终只是为了“好玩”。...笔者以“网课爆破”“网课入侵”为关键词在百度进行搜索，结果发现网课入侵的情况遍布全国各个地方。
print u'中文' 注：Unicode编码，和r的语法差不多，还可以 ur''' Python的Unicode字符串支持"中文"'''
web知识零零散散的知道一些，但总感觉不够系统，遇到问题不知道如何解决，因此特此来系统的学习一下web前端的知识。从慕课网的web基础看起。...下面学习http://www.imooc.com/learn/494。
机器学习可用于自动检测异常日志模式，并将其与根本原因关联起来。 在本次网络研讨会中，我们将讨论并演示一种方法，利用无监督机器学习来组织和分类流式日志事件，然后学习正常和异常日志模式。
在本文中，我们结合了对100多个高中学生进行的在线教学调查得出的结论，我们考虑了在线教学对学生的影响情况。...1 在线教学评价情况 如果我们使用4分制对高中生在线教学进行评价，那么学生最赞同的是在线教学高效率的观点，对在线教学频率高和将替代传统教学的观点，评分落后于平均值2.13分。...在线教学的优势就是改变了传统教学中师生的角色，在提高学习积极性方面的得分更高，包括学习自主性、学习兴趣、注意力以及学习新知识等方面（图表1）。...图表2 选择最多的在线教学产品是网课（男生29%和女生30%），选择雨课堂的学生中女生比例（25%）超过男生（18%）。...从事教学工作的教师和研究人员，需注重男女生对在线学习产品选择的差异，进一步增强学生的学习动机。
梯度下降的伪代码如左下，计算误差函数J的梯度，完成一次更新误差函数中的变参，使得误差函数的值尽量最小化。
向量化乘法可以帮助更快更直接的运行乘法并求和。将之前的分别乘法并求和直接转换为一步的矩阵乘法。
针对识别图片中的文本信息识别，分为文本区域检测，之后是将文本区域的字符分割，分割以后开始进行字符识别。
那么评判一个机器学习模型的指标，就需要调整。...在一个极端的情况，当一个模型为y=0，也就是将所有预测全为负样本，就有了99.5%的正确率，而这种模型忽略了输入，相比于一个良好的模型，本来应该能够预测出一些肿瘤的情况。...机器学习中的数据 机器学习系统中的算法，有不少都是随着数据量的增大而变优的。这样的原理是，训练集越多，也不容易过拟合（高方差），因为训练误差会更接近测试误差。...同理y=0的情况。也就是说，支持向量机在-1和1之间的thetaX上，保留了一定的安全距离。 ?...而第二种情况下，p样本在theta向量上的投影更长，在theta不够大的情况下，更能够使得p * ||theta||>=1，获得正样本输出。
输入层M节点，输入1xM的矩阵行向量输入，输入层到隐藏层N节点，权重表示为MxN的矩阵，
机器学习是什么 给予计算机学习能力，应用场景主要有：垃圾邮件识别，下棋，房价预测等等。...监督学习 监督学习的数据集由正确答案组成， 有回归问题（推测出连续值，如房价），分类问题（推测出离散的输出，如鉴别肿瘤的种类） 无监督学习 数据集没有标签，应用领域如：谷歌同类新闻推送，多DNA的特定相同基因鉴别
当模型维数过高，训练集过于表示了训练集的数据内容，将训练集的一些误差或者噪声等，也完全的学习到模型中，导致验证集的误差再次变高，为过拟合状态，模型具有高方差。...所以选择合适的lambda呗 学习曲线 针对过拟合状态，当数据量过少的时候，模型只能根据已有的少量训练数据训练，过度表达，导致验证集上的数据分布无法完全和训练模型的数据分布符合。...设计一套机器学习系统，首先要做的 如下的设计一套学习系统，用于区分垃圾邮件与非垃圾邮件。系统设计分为了四步：收集数据、邮件路由鉴别模块，邮件文本鉴别模块，误拼写模块。 ?...误差分析 针对特定问题而设计机器学习算法时，首先快速设计一个简单的算法，采用交叉验证方法测试。 之后，绘制学习曲线分析该算法的问题，针对不同的过拟合、欠拟合问题进行优化。...然后，进行误差分析，提取出被错误分类的样本，总结分析该错误产生的原因，调整学习系统。 总之一个特点是，不是仅仅凭直觉调整机器学习系统，而是根据具体的系统结果分析到该结果导致的原因，对症下药。
大规模机器学习-学习大数据集 数据越多，自然训练效果越好，在训练过程中，过拟合与欠拟合的指标通过绘图确定，据此调整超参数。...另外，梯度下降过程中的学习率alpha，可以随着迭代次数的增大而减小，但是其额外引入的两个超参数又是一个问题。 ?...在线学习 在线学习基本使用的是随机梯度下降的方案吧，因为数据集是实时更新的，所以在如下的包裹运送示例中，当用户做出一次决定，则产生一个或者一批的数据量，将这些数据进行学习，并丢弃数据，循环往复，获得一个动态的定价模型
异常检测与监督学习对比 下图是对比，最显著的是，异常检测的正样本数量明显更少，而且正样本的可能会是一个从来没有见过的样本。 认为：欺诈行为检测，发动机生产，计算机运行情况等方向，是异常检测。...而邮件过滤，天气预报，肿瘤分类，则是监督学习。 选择特征 首先是当特征的分布不是高斯分布的时候，可以通过开方或求对数的方法，将数据转换为高斯分布。...一般情况，当p小于epsilon时，为异常样本。但是当p大于epsilon，即该样本的密度估计值和正常样本无异，却为异常样本，则应该考虑增加样本的特征。
和机器学习中的有监督训练的，线性回归方法，不同的是，主成分分析法使用的为投影的距离平方和最小化，而线性回归要求，由输入x到模型产生的数据值，到标签y的距离平方和，最小化。...过拟合是由于泛化能力差，样本量不够导致，在m个样本n个特征情况下，虽然降低特征似乎可以降低过拟合，但是不可取（没有从根本上解决问题？？）。应该使用正则化降低过拟合。
变化形式可以发现，认为学习率alpha，控制theta大小的lambda，数据条目m，与1之间的组合表达式结果基本为0.99，那可以说是theta每次更新是使用其折扣和梯度的共同作用，以防止过拟合。
而cost中的参数thetaT*f 更大，使得cost函数值更小，目标函数中前者更小，在要求目标函数尽可能小的情况下，更倾向于正则化项的大小对目表函数的影响，则要求降低theta的影响，更容易欠拟合。...另外的使用过程中，对数据进行缩放处理，使得数据中的每一个特征对机器学习模型的输出影响都是一定量的，不会过大而忽视了其他特征对于输出的影响。 ? 多分类任务中，采用多个向量机，如k分类，采用k个向量机。...在支持向量机和逻辑回归模型对于一个机器学习问题，的选择方面： 认为说训练数据集中，特征n相对于个数m来说，过大或者过小，都是使用逻辑回归模型（线性核函数与逻辑回归有不少类似的地方）。...无监督学习：简介、K均值算法 无监督学习，没有标签，只是将数据集分为k个簇的方法。 至于分为几个，可以根据需要、手动选择。K-means算法如下： 随机选择要非k类的k个地标点，作为初始点。
假定已经针对每个用户，学习到了一个theta，theta的大小是和x相同的。使用thetaT*x，其中x和电影有关，theta和用户有关，得到预测值。 ?...下图中第一行为只考虑单个用户的情况，习得一个theta。但是拥有多个用户，则将多个用户组成的theta进行均衡，使得整个系统的目标函数最小化，求得所有的theta。 ?
图：线下职业教育机构快速线上开课 全科个性化课程内容助力学生完成自主学习 一方面，腾讯教育为教育局、学校、教育机构提供“不停学”服务和技术。...另一方面，针对个人学习者，腾讯教育则提供了多类型、个性化的免费线上课程内容，帮助学生在家也能完成自主学习。...各年级学生可以根据需要，通过腾讯企鹅辅导APP及官网报名免费学习，最大程度减少疫情对于学习进度的影响。...“本来觉得孩子听网课会坐不住，但是没想到效果还不错，通过线上课程，学生可以在家完成自主学习。”...颜女士曾经一度因为疫情焦虑，担心孩子在家落下了学习进度，抱着试一试的心态领取了腾讯企鹅辅导的免费寒假课程，发现效果出乎意料，“网课既能节省时间，教育资源又非常多。”
中国教育科学研究院的本次调查涉及北京、黑龙江、江西和山东四省市2万名小学生家长及2万名小学生，调查结果显示：在学习动机、课外阅读和学业成绩三个学习的核心方面，男孩的情况均比女孩差。...男孩更爱动手实验而非听讲 调查结果显示，在学习动机、课外阅读和学业成绩三个学习的核心方面，男孩的情况均比女孩差。...当问及“你学习最主要动力是什么”，女孩多选择“学习很有趣”，说明女孩学习更具有主动性和积极性；而男孩多选择“成绩不好没面子”、“为了考上好中学”、“不学就会被批评”、“可以得到表扬和奖励”。...调查发现，父母对教育方式的选择并未有意照顾到孩子性别差异，尤其没能关注到男孩的发展特点和成长需求，没有考虑到其安排自己事情的自主性，比如对于兴趣班。...此外，考察对男孩的了解程度时，父母选择比例较高的三个选项是：“三个以上孩子的好朋友”、“孩子喜欢的老师”、“孩子最喜欢的课和不喜欢的课”；选择比例较低的选项是：“孩子近期最大的愿望”、“孩子不愿提的缺点或糗事儿
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