解释器 底层 源码 深度
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
scrapy解析数据、配置文件、整站爬取cnblogs=》爬取详情=》数据传递、持久化、爬虫中间件和下载中间件、scrapy继承selenium、源码去重规则（布隆过滤器）、分布式爬虫
scrapy解析数据 ##### 运行爬虫 scrapy crawl cnblogs ##### 可以项目目录下写个main.py from scrapy.cmdline import execute execute(['scrapy','crawl','cnblogs','--nolog']) # ......
成品直播源码推荐，原生button按钮css去掉默认样式
成品直播源码推荐，原生button按钮css去掉默认样式 button{border: none;margin: 0;padding: 0;outline: none;border-radius: 0;line-height: normal;}button::after { border: none ......
CoreFX中Dictionary<TKey, TValue>的源码解读
无论是实际的项目中，还是在我们学习的过程中，都会重点的应用到Dictionary<TKey, TValue>这个存储类型。每次对Dictionary<TKey, TValue>的添加都包含一个值和与其关联的键， 使用键检索值的速度非常快，接近 O (1) ，因为 Dictionary<TKey, T ......
神经网络入门篇：详解向量化实现的解释（Justification for vectorized implementation）
向量化实现的解释 先对几个样本计算一下前向传播，看看有什么规律： 公式1.16： \(z^{[1](1)} = W^{[1]}x^{(1)} + b^{[1]}\) \(z^{[1](2)} = W^{[1]}x^{(2)} + b^{[1]}\) \(z^{[1](3)} = W^{[1]}x^{ ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)
对于member属性， 通过!来进行连接，连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型
返回一个字符串对象数组，返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
NS-3源码学习（一）
NS-3源码学习（一） NS-3项目的源码包装的非常严密，对于仿真来说仅需要使用helper函数即可完成环境的配置。但是这种封装简直是解析ns-3数据传输的过程的一座大山。想要用传统的单步调试的方案去观察数据的流向更是寄，各种回调函数满天飞。没办法，只能从源码入手，一点点褪下这层helper函数外衣 ......
[转]route路由表详细解释（整理版）
route print命令可以查看路由表，在dos下面输入route print 就可以了，如何读懂路由表 本机地址：202.256.257.258 掩码：255.255.255.0 操作系统：w2k server C:/>route print Interface List 0x1 ....... ......
postgres配置解释
要为PostgreSQL数据库进行优化，可以考虑调整一些重要的参数。以下是一些常见的PostgreSQL优化参数集合，这些参数可以根据具体情况进行配置和调整：shared_buffers：用于指定分配给PostgreSQL的系统共享内存的大小，该值应根据系统内存的大小进行配置。通常建议设置为内存的 ......
爬虫中间件和下载中间件，scrapy集成selenium，源码去重规则（布隆过滤器），分布式爬虫
1 爬虫中间件和下载中间件 ⏳ 1.1 爬虫中间件(一般不用) # 第一步：写个爬虫中间件类 class ScrapyDemoSpiderMiddleware: @classmethod def from_crawler(cls, crawler): # This method is used by ......
ansible原理解释
Ansible自动化部署工具-组件及语法介绍 原创 蓝胖子的编程梦 蓝胖子的编程梦 2023-11-09 14:17 发表于广东 收录于合集#工程化5个 !! 大家好，我是蓝胖子，我认为自动化运维要做的事情就是把运维过程中的某些步骤流程化，代码化，这样在以后执行类似的操作的时候就可以解放双手了，让程 ......
朴素贝叶斯分类的简单解释 [已关闭]
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=朴素贝叶斯分类的简单解释 [已关闭] 我发现很难理解朴素贝叶斯的过程，我想知道是否有人能够用简单的逐步过程以英语解释它。我理解它通过发生的次数进行概率比较，但我不知道训练数据如何与实际数据集相关联。 请给我解释一下训练集扮演的角色。这 ......
springboot源码解析
1、初始化SpringApplication启动的第一步，先调用SpringApplication的静态函数run方法，run方法会调用SpringApplication的有参构造方法来初始化SpringApplication。而SpringApplication的初始化方法主要做以下几件事情：1、 ......
成品直播源码推荐，uni底部导航栏隐藏单个
成品直播源码推荐，uni底部导航栏隐藏单个 uni.showTabBar()uni.setTabBarItem({index: 0,visible: false})uni.setTabBarItem({index: 2,visible: false}) 以上就是 成品直播源码推荐，uni底部导航栏 ......
直播app系统源码，底部弹框显示，底部导航隐藏
直播app系统源码，底部弹框显示，底部导航隐藏 在uni-app中，如果你在tabbar页面显示一个底部弹框，底部导航默认是会依旧显示的。如果你想在弹框显示时隐藏底部导航，你可以使用uni.hideTabBar和uni.showTabBar方法来控制底部导航的显示和隐藏。 export defaul ......
在线直播源码，修改默认的箭头的两种方式
在线直播源码，修改默认的箭头的两种方式 方式一：在配置文件中有个android:groupIndicator属性，将其设置为：你的selector，例如:android:groupIndicator="@drawable/arrow_expandable_list" <?xml version="1 ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
Unity底层是如何处理C#的
在面试中，我们经常会被问到Unity的底层是如何处理C#,本节给通过一下3个点来给大家详细的分析这个问题: (1) C#的发展历史; (2) Unity为什么用C#； (3) il2cpp解决了什么问题; C#的发展历史 C#没有出来之前，当时Java凭借Java虚拟机+Java字节码解释执行,让J ......
拓扑微分几何深度学习技术
拓扑微分几何深度学习技术 数学与AI：AI的拓扑几何基础 本次讲座邀请了纽约州立大学石溪分校计算机系帝国创新教授顾险峰老师。 顾险峰： 1994年于清华大学获得计算机科学学士学位，2002年于哈佛大学获得计算机科学博士学位，师从国际著名微分几何大师丘成桐先生。顾博士目前为纽约州立大学石溪分校计算机系 ......
musl中strlen源码实现和分析
最近在学习《C 和指针》的第 6 章指针部分，在 6.12 章节看到了 strlen 函数的实现，联想到最近有在看 musl 的源码，于是就把 musl 中 strlen 的源码认真地分析了一下，发现源码中有一些有意思的点，特地写这篇文章跟各位感兴趣的小伙伴分享一下。本文重点对 musl 的 str ......
数字IC后端使用的各类文件及解释
最后修改日期：2023/11/12 HDL综合（使用SDC） 这里以Synopsys Design Compiler(SDC)为例解释。工艺是SMIC130。 TCL(Tool Command Language)配置文件(.tcl) 使用TCL对SDC过程进行配置。 SDC参数配置 下面展示了一些对 ......
Java SPI机制总结系列之万字详细图解SPI源码分析
原创/朱季谦 我在《Java SPI机制总结系列之开发入门实例》一文当中，分享了Java SPI的玩法，但是这只是基于表面的应用。若要明白其中的原理实现，还需深入到底层源码，分析一番。 这里再重温一下SPI机制的概念：SPI，是Service Provider Interface的缩写，即服务提供者 ......
【深度学习笔记】第3章-神经网络基础
参考书籍： 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机，又称阈值逻辑单元（Threshold Logic Unit，TLU）/线性阈值单元（Linear Threshold Unit，LTU） 经典数据集：Iris Data Set ......
深度学习模型---卷积神经网络
深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......
IPTABLES的参数解释
iptables手册页总览用iptables -ADC 来指定链的规则，-A添加 -D删除 -C 修改iptables - [RI] chain rule num rule-specification[option]用iptables - RI 通过规则的顺序指定iptables -D chain ......
Nature Plants | 从卫星监测的全大陆田间试验数据中获得主要作物性状的可解释机器学习模型
目录背景信息论文背景:过去方案:论文的Motivation:实验方法主要结果代码获取 澳大利亚国立大学生物研究院研究团队使用机器学习模型分析了大规模农田试验数据和卫星数据，成功预测了重要农作物特征，并揭示了作物行为的驱动因素和复杂相互作用。 背景信息 论文背景: 预计到2050年，全球人口将增加20 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
vue2 vue.min.js和vue-cli-service build --target lib 构建的.min.js的压缩原理 源码分析
1 vue-cli-service --target lib https://github.com/vuejs/vue-cli/blob/f0f254e4bc81ed322eeb9f7de346e987e845068e/packages/%40vue/cli-service/lib/commands ......