学习曲线较陡峭意味着学习一门技术、工具或框架的难度相对较高,需要花费更多的时间和精力才能掌握它。这个说法通常用于描述某些复杂或功能强大的技术,特别是对于初学者来说,掌握这些技术可能会有一定的挑战。
当学习曲线较陡峭时,学习者可能会面临以下情况:
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复杂性:该技术可能涉及许多概念、术语和抽象思维,需要对相关概念有深入的理解。
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API 和文档:学习者需要仔细研究官方文档和 API 文档,以了解如何正确地使用和调用相关功能。
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新概念:学习者可能需要学习全新的编程模式、设计模式或者理念,这些可能与他们之前的经验不同。
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错误处理:由于新手可能不熟悉该技术的常见错误和最佳实践,他们可能会在学习过程中频繁遇到错误,需要解决问题。
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抽象层级:某些技术可能在解决问题时引入多层次的抽象,使得初学者难以理解其背后的运行原理。
然而,值得注意的是,学习曲线陡峭并不意味着这门技术不值得学习。实际上,许多功能强大的技术通常都具有陡峭的学习曲线,但一旦掌握,它们能够带来巨大的收益和效益。在学习过程中,坚持和不断练习是克服学习曲线的关键。随着时间的推移,学习者会逐渐适应和掌握这门技术,并变得更加熟练。
字符串处理太鸡肋,连 split 都没有。直接就是正则表达式,特么到底是得有多牛皮才能用好 C++ ?
多线程库部分,没有信号量 semaphore。看着java的信号量,真的很眼馋。
并发编程的思考
标准库虽然提供了同步互斥机制,但如何检测这些机制是不是用对了?尤其是在复杂的多线程场景中时。
绘制
学习曲线
学习曲线
:以训练数据集样本量(number of training samples)为横坐标,以模型在训练样本和交叉验证样本上的平均得分以及得分区间为纵坐标,绘制出的曲线就是
学习曲线
。
绘制
学习曲线
步骤:
生成在 附近波动的点作为训练样本:
将数据集分成训练数据集和交叉验证数据集;
取训练数据集的20%作为训练样本,训练出模型;
计算模型在训练数据集和交叉验证数据集上的得...
JAXenter社区已经发言!
在本月初,我们要求您对哪种编程语言的
学习曲线
最
陡峭
,其中有很多选择和结果有所了解,请给我们您的看法。
毫不奇怪,Assembly被加为最难
学习
的语言,其后是Haskell。 老实说,考虑到Haskell非常独特的性质,我本来可以期望它排名第一,但是显然,我低估了组装的难度!
完整的结果如下:
“其他”语言选项也排名较高,并跻身前5名。我们想知道...