英文學習
關注創建者：元來是你 創建時間：2019-08-19
英文學習的視頻教程
ABAQUS高階學習方法講解-中文幫助文檔整理
按節整理了所有入門卷（152個PDF）、分析卷（432個PDF）和案例卷（196個PDF）的中文版本，并將英文原版和所有案例、子程序源文件一并放入壓縮包，方便大家快速學習進階 中文版可能有些細節翻譯錯誤，不影響閱讀學習，可對照英文原版一起學習
￥129 1小時6分鐘 142播放
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基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用
基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用 適用人群：對人工智能和深度學習技術感興趣的設計研發人員，以及人工智能相關專業的在校學生。 基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用（免費）【已結束】 直播時間：2020-06-04 19:30 深度學習，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領域的一類研究方向。
免費 1小時25分鐘 506播放
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英文學習的實例教程
這段時間要用TECPLOT，找了好久才找到的個人覺得兩個比較好的學習資料。
第一個：‘ Data Format Guide’
第一次發貼請大家支持……
Data Format Guide.rar
Tecplot Reference Manual.rar
以我菜包的心情來和大家一起分享和共同學習DEFORM3D 6.1
和我一樣的人剛剛入門的一起學習吧!QQ:28256545
當然也很歡迎高手們也來指點和教導。人多后我會開DEFORM3D 6.1專門的QQ群。
發貼主要是為了共同學習，共同進步！
在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用于不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。Python機器學習經典實例首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然后介紹一些稍微復雜的機器學習算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網絡，等等。
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學習算法來解決實際問題！
書中介紹的主要問題如下。
探索分類分析算法并將其應用于收入等級評估問題
使用預測建模并將其應用到實際問題中
了解如何使用無監督學習來執行市場細分
探索數據可視化技術以多種方式與數據進行交互
了解如何構建推薦引擎
理解如何與文本數據交互并構建模型來分析它
使用隱馬爾科夫模型來研究語音數據并識別語音
全網最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費下載）
目錄
第 1 章 監督學習
第 2 章 創建分類器
第 3 章 預測建模
第 4 章 無監督學習——聚類
第 5 章 構建推薦引擎
第 6 章 分析文本數據
第 7 章 語音識別
第 8 章 解剖時間序列和時序數據
第 9 章 圖像內容分析
第 10 章 人臉識別
第 11 章 深度神經網絡
第 12 章 可視化數據
展開 為方便大家學習以及增加本版人氣，特上傳大量教材（中英文都有）在精華區，另外在本版上傳教材均放在精華區，便于查詢，并防止重復，希望對大家能夠有幫助！！
本人也是在學習管道應力分析的過程中找到了這本書的英文版，邊學習邊翻譯，目前完成了一半，發出來供大家學習。
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(3)學習順序
a、按照英文教程通過GUI完成實例
建議使用英文教程，學習TUI命令與GUI選項的對應關系。
b、使用TUI腳本文件完成實例
使用提供的批處理文件和腳本文件完成實例，學習TUI腳本的使用方法。
本人也是在學習管道應力分析的過程中找到了這本書的英文版，邊學習邊翻譯，目前完成了一半，發出來供大家學習。
我自己設置了幾種不同配置的CATIA設置，例如一個中文，一個英文，對照學習，一個是初始默認設置的CATIA我沒有改過設置，用作備份，萬一后面的被我修改混亂了可以用它來復原。
《Ansys Fluent Tutorial Guide》中共27個英文示例，在學習過程中將其翻譯為中文，由于內容過多計劃分為3個文件。
跟市面的書籍相比，這套示例教程的特點如下：
1、示例涵蓋范圍廣，包含了Fluent 2020R2的大部分功能；
2、示例由淺入深，步驟非常詳細；
3、由于是軟件自帶教程，示例中參數設置講解清楚，可以做到“知其所以然”。
舉個例子：大家一定都有學習英文的經驗，而且也一定都有同樣的感覺----怎么學也學不好----我就是這樣。我們拋開所謂的語言天分不說，大家學不好的原因其實很簡單：沒有語言環境。一語中的啊!學而不用，怎么也不會學好。
同樣，學習機器視覺，無論你在書本上看了多少理論，你自己若沒有實際動手操作、編程的經驗也是枉然。還不如從你每天能接觸得到的東西開始學習。
通過這種顛覆性的多種形式的雙語教學，能夠使學生在有趣的教學環境下快速學習中英文專業知識，同時提高學生的邏輯思維能力。
4 語義聚合
在這個雙語教學構想中，使用的第一項關鍵技術是詞匯的語義聚合。
在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用于不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。Python機器學習經典實例首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然后介紹一些稍微復雜的機器學習算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網絡，等等。
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學習算法來解決實際問題！
書中介紹的主要問題如下
《Python Tricks》——英文，適合中級學習者
也是一本不錯的書，里面介紹了一些實用的 Python 特性，和一些編程的技巧。
但是很遺憾，軟件為英文的，沒辦法，學校里學習的英文差不多都給老師還了。只有從頭再來了。到今天，我已經學習了5天了。當然不是每天全天在學習，因為還有正常工作要做。談一下心得吧！
1 最好安裝個6.0版本的；網上搜一下，很多。是電驢下載的。
