Linn书评 >
-
业余摄影爱好者的入门书籍
10有用 1无用 2017-06-11
首先,这本书的对象是那些入门不久的业余摄影爱好者,如果你是专业的或者是有多年摄影经验的摄影爱好者,这本书恐怕不适合你。这本书对于曝光的基础概念做了非常不错的讲解。书中重点讲述了以下几个方面,并配有不同的图片向你展示不同的曝光参数究竟带来什么效果,如果做到正确的曝光。1,光圈,快门,ISO的关系2,光...
修改 -
值得一读
2有用 0无用 2017-05-23
C++领域,多线程的书籍很少。毕竟多线程对于C++来说是属于语言之外的东西,linux上是pthread,windows上则由win32API或.net framework提供。0x标准(现在是11了)纳入了线程后,线程变为语言的一部分,这就是这本书要说的东西。内容是比较丰富,除了标准外,还有一些基...
修改 -
短小精干
5有用 0无用 2017-05-23
如果说CLR是牛津高阶,那这本书就是麦克米伦。作为一本introduction的书籍,更注重的是概念的讲解分析,应用方法。没有具体的算法证明,毕竟CLR有1000多页。这本书的分类也很有特点,算法的分类不再是传统的——数据结构,搜索,排序;而是根据算法的特点分类——divide and conque...
修改 -
偏重数学理论
8有用 1无用 2017-05-22
这本书还算有点名气,有不少的AI书籍的参考文献都提及了它。书名虽然是foundation,但却是偏重于数学的。对于ANN的几乎所有原理都没有给出可以在直觉上理解的原因,比如,为什么对于w的初始化要随机且尽可能小;冲向量的直观解释是什么;对于分布不均匀的结果类别应该如何对w正确的初始化。这一类的问题要...
修改 -
内容相当全面
2有用 0无用 2017-05-22
内容涵盖很广,但是在实践应用方面没有太多的笔墨。特别是后面讲语义处理的几章,只有方法的介绍,当然这还和这些领域的不成熟有关。由于包括了几乎所有和自然语言处理相关的方方面面,所以在具体讲述这些东西的时候不是很细致。比如对于如何发现词的搭配这个问题,《统计自然语言处理》讲解明显比此书细致的多,当然它涵盖...
修改 -
绝好的机器学习入门书籍
5有用 0无用 2017-05-19
这本书我看过很多遍,其实这本书涵盖了很多AI相关的方法,比如ANN中有交叉验证;Bayes中有打折法等等我觉得此书有两个特点:1,富含作者本人独到的见解,而且写作手法很生动。2,所有的学习方法或多或少都围绕着bias(偏置)这个概念,而bias是方法选择的最重要因素。不足的是所有的内容都只是intr...
修改