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Memowise是一个旨在高效收集、组织、复习和使用在线阅读材料中有价值信息的生产力工具。它提供了快速信息收集、微信阅读笔记优化、社交媒体平台笔记整合、多维笔记过滤、闪卡复习和多种AI功能。
Memowise – Chrome
Extension的特点:
- 1. 快速收集在线信息
- 2. 微信阅读笔记优化
- 3. 社交媒体平台笔记整合
- 4. 多维笔记过滤
- 5. 闪卡复习功能
- 6. 多种AI能力
Memowise – Chrome
Extension的功能:
- 1. 通过右键菜单或快捷键快速收集网页信息
- 2. 优化微信阅读笔记的记录和管理
- 3. 自动标记社交媒体平台的笔记
- 4. 基于多个维度过滤和查找特定笔记
- 5. 使用闪卡功能进行复习
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![name: “The Matrix Calculus You Need For Deep Learning” description: “该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。” url: “arxiv.org/pdf/1802.01528” features: – “深入理解梯度计算” – “反向传播的数学细节” – “适合已掌握神经网络基础的开发者或研究者” – “帮助开发者理解模型的数学本质” usage: – “用于学习深度学习中的矩阵微积分” – “作为研究深度学习模型数学的参考书” – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁](https://www.msbd123.com/favicon/arxiv.org.png)
Nname: “The Matrix Calculus You Need For Deep Learning” description: “该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。” url: “arxiv.org/pdf/1802.01528” features: – “深入理解梯度计算” – “反向传播的数学细节” – “适合已掌握神经网络基础的开发者或研究者” – “帮助开发者理解模型的数学本质” usage: – “用于学习深度学习中的矩阵微积分” – “作为研究深度学习模型数学的参考书” – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁
该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁,适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。
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