提供Linux的学习资料

时间: 2023-08-20 22:04:24 浏览: 52
以下是一些学习Linux的常见资料和资源: 1. 官方文档: - Linux Documentation Project(LDP): http://www.tldp.org/ - GNU项目文档:https://www.gnu.org/doc/ 2. 在线教程和课程: - Linux Journey: https://linuxjourney.com/ - Linux.com学习路径:https://www.linux.com/learn/ - Udemy: https://www.udemy.com/courses/search/?q=linux - Coursera: https://www.coursera.org/courses?query=linux 3. 书籍: - "The Linux Command Line" by William E. Shotts Jr. - "Linux Bible" by Christopher Negus - "UNIX and Linux System Administration Handbook" by Evi Nemeth, Garth Snyder, Trent R. Hein, and Ben Whaley - "How Linux Works: What Every Superuser Should Know" by Brian Ward 4. 社区和论坛: - LinuxQuestions.org: https://www.linuxquestions.org/ - Stack Exchange Unix & Linux: https://unix.stackexchange.com/ - Reddit Linux Community: https://www.reddit.com/r/linux/ 请根据您的需求和学习风格选择适合您的资源。同时,通过实践和参与开源项目等方式来巩固所学知识,以便更好地掌握Linux。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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