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上海大学有哪些教授的课是必须要去蹭的?

1、庄恩平 庄老师的《跨文化交际》这门课程也很有必要去蹭一蹭，老师博学多识，幽默风趣，富有经验和激情，面对各国的文化差异，课上通过老师组织有趣的表演来了解各种应对法则，拓宽了学生的国际视野。

2、说到必须要去蹭的课，作为一名上大的学生，强烈推荐倪中新老师的贝叶斯统计学课（统计学和金融学相关专业的必去的课）。倪老师上课时很为学生考虑，每当遇到他觉得同学们难以理解的知识点，他就会尽量用较通俗易懂的方法，重复几次讲，直至大家都听懂了。

3、首先！机械工程学生必蹭的老师就是沈健老师啦！沈老师的流体力学简直就是通俗易懂，每次听他的课都是一种对机械学科的重新认知。沈老师不仅上课幽默风趣，还会带学生打比赛，每次我打比赛都会被沈老师的细心教导。

4、在上海大学的课程中，如果你学的是机械制造及其自动化专业的话，有些教师的课是需要大家去听一下的。其中包括金健老师的《液压与气压传动课程》，金健老师和蔼可亲，在课堂上你不会有什么压力。

5、成庆老师是人文大类通识课中，我最喜欢的老师之一，他教授过我古典音乐与西方思潮和佛学入门这两门通识课，当然他还同时教授别的课程，但由于我不是人文而是物理学的方向所以我只是旁听了几节非通识课的课程。成庆老师讲课的时候内容丰富，情感真挚，把自己这些年来的心路徐徐道来。

小红书里面跳当当舞的叫什么

叮叮当当随着叮叮当当这个歌的爆火，小红书上各大视频创作者都陆续学起了叮叮当当舞小红书是一个生活方式平台和消费决策入口，创始人为毛文超和瞿芳。小红书通过机器学习对海量信息和人进行精准、高效匹配。

随着歌曲《叮叮当当》的流行，小红书上的视频创作者纷纷开始学习并分享当当舞的视频。 小红书是一个生活方式分享平台，也是消费决策的重要入口，由毛文超和瞿芳共同创立。 小红书利用机器学习技术，对大量信息和用户行为进行精准高效的匹配。

Besame这个品牌的灵感来源来自上世纪的好莱坞beauty和icon，从包装上就透着一股复古味道~Dusty Rose就是字面的颜色，冷色调，一笔上色，很！显！白！图片来自instagram 里面还有坚果油，芦荟精华和VC，非常滋润，不用担心妈妈的嘴唇会有负担。

NO 知源中医 我愿称它为中医学生的“天花板”APP，真的很nice！首先，这个软件是免费的，有没有很激动！我个人是非常讨厌那种付钱的软件的，但是这个付钱学知识可以理解，又有谁会免费的给你分享自己的成果呢？但！！我一般不会下载付费软件，但是我还想学习，那么这个APP真的很推荐。

我刚平静下来的情绪一瞬间又翻涌起来，下意识地接过花，竟不知道说什么，等我反应过来，他们已经走远了。那盆花至今在家里长得可人，一看到这盆花，我就想起它的由来，小女孩儿嗫嚅着向我道歉的样子浮现在眼前。

R语言时间序列分析(十一):指数平滑法

Holt指数平滑法考虑了序列的趋势性，引入了beta和b两个参数。beta表示趋势性指数，b是初始值。Damped trend methods是Holt指数平滑法的一种变式，引入参数，用于削弱趋势性。Holt-Winters’平滑法考虑了季节性因素，分为可加和可乘两种。如果季节性随时间变化，则使用可乘。

二次指数平滑法保留了平滑信息和趋势信息，使得模型可以预测具有趋势的时间序列。二次指数平滑法有两个等式和两个参数：t_i代表平滑后的趋势，当前趋势的未平滑值是当前平滑值s_i和上一个平滑值s_{i-1}的差。s_i为当前平滑值，是在一次指数平滑基础上加入了上一步的趋势信息t_{i-1}。

大数据学习入门规划?

1、掌握编程基础：学习一门编程语言（如Python、Java等）以及相关的数据结构和算法。 学习数学基础：包括高等数学、线性代数和概率论等，这些都是数据科学和大数据技术的基础。大学二年级： 学习数据库技术：包括关系数据库、SQL语言以及NoSQL数据库等。

2、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。

3、R programming如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。

4、学习方面首先，对于专科学生来讲选择少，频繁跳槽，没有稳定的学习环境。这个时候，你自己就需要有一个长远的学习规划。如果已经积累了一笔财富，已经有一定的经济基础的还可以通过付费学习直接提升技术能力，再就业。

人工智能需要哪些知识

1、学习基础数学和计算机科学知识。人工智能需要一定的数学和计算机科学基础，如线性代数、微积分、概率论、算法和数据结构等。如果缺乏相关背景，可以通过自学或在线课程来学习这些基础知识。学习编程语言。掌握一种编程语言是学习人工智能的必备技能。

2、人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

3、需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等；各个领域需要的算法：让机器人自己在位置环境导航和建图；需要研究SLAM：掌握至少一门编程语言；深入到硬件：电类基础课必不可少。

4、学习人工智能首先需要掌握数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论和离散数学等。这些是理解和实现算法的基础。 接下来，需要学习算法积累，特别是人工神经网络、遗传算法等。同时，学习至少一门编程语言，如Python、Java或C++，以便将算法实现为实际程序。

5、学习人工智能需要具备以下基础知识：数学基础：人工智能涉及到很多数学概念和方法，如线性代数、概率论与数理统计、微积分等。这些数学知识为理解和实现人工智能算法提供了基础。编程基础：学习人工智能需要掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。编程能力是实现人工智能算法和构建智能系统的基础。

6、数学基础课程：为了深入理解人工智能，学生需要学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等课程。这些数学知识为人工智能算法的设计和分析提供了必要的理论支撑。 算法与编程课程：在算法方面，学生应掌握人工神经网络、遗传算法等启发式算法。

学习数据挖掘以后就业方向是什么?

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

数据挖掘就业的途径有以下几种，A：做科研（在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等）；B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。

比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。