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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。
他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为 16x16 像素，不妨把这400个碎片标记为 S[i], i = 0,.. 399。接下来，...
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...试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。
他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为 16x16 像素，不妨把这400个碎片标记为 S[i], i = 0,.. 399。接下来，...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。
他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为 16x16 像素，不妨把这400个碎片标记为 S[i], i = 0,.. 399。接下来，...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
...试图同时用生理学和计算机的手段，双管齐下，研究视觉问题。
他们收集了很多黑白风景照片，从这些照片中，提取出400个小碎片，每个照片碎片的尺寸均为 16x16 像素，不妨把这400个碎片标记为 S[i], i = 0,.. 399。接下来，...
糯米推全景地图 让竞争对手们如何接招？ - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...尾巴，创业的热情还异常火爆。那时，我就思考这样一个问题：O2O，尤其是餐饮类O2O，可以凭借一时的补贴吸引顾客，但补贴之后呢？信任感才是最重要的。如何建立信任感，将是O2O未来面临的一大挑战。
2015年7月，正值厨师...
国务院常务会议“大数据” - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...策措施中还存在工作不协调、落实不到位、工作进度慢等问题，也存在欺上瞒下、弄虚作假和工作不作为等现象。
除了削权放权以外，国务院常务会议随后在简政放权的配套改革和监管方面也做出了部署。例如，本月15日的国...
Why doesn't JavaScript support multithreading?
...All Chrome does is separate multiple components (different tabs, plug-ins, etcetera) into separate processes, but I can’t imagine a single page having more than one JavaScript thread.
You can however use, as was suggested, setTimeout to allow some sort of scheduling and “fake” concurrency. Th...
How to return only the Date from a SQL Server DateTime datatype
... access strategies and do not always reveal implicit costs involved in the CPU time taken to perform all the pieces. If both queries are run against a table with millions of rows, the CPU time using DateDiff can be close to 1/3rd of the Convert CPU time!
To see execution plans for queries:
set sho...
通过FastCGI Cache实现服务降级 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...没有合理的降级方案，那么结局必然是死路一条。
任何问题一旦脱离了实际情况，便失去了讨论的意义。在继续之前，不妨先介绍一下案例的背景情况：一个PHP网站，以读为主，原本躲在CDN后面，运行很稳定，后来新增了很多...
Combine two columns of text in pandas dataframe
...[252]: (200000, 2)
UPDATE: new timings using Pandas 0.19.0
Timing without CPU/GPU optimization (sorted from fastest to slowest):
In [107]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 131 ms per loop
In [106]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: ...