大约有 40,000 项符合查询结果（耗时：0.0243秒） [XML]
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二） - 大数据 & AI - 清泛...
... 1.0 2013-04-08
原文网址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775488
声明：
1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
2...
Check if an array contains any element of another array in JavaScript
...like it at Ramda should always be used instead of vanilla imho. Better for all devs...
– Leon Gaban
Aug 15 '16 at 20:32
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MongoDB sort排序、index索引教程 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...试看下mongodb的执行计划：
db.Indexing.find({name: "Denis"}).explain()，这个是看当查找Denis的执行情况，
结果如下：
{
"cursor" : "BasicCursor",
"isMultiKey" : false,
"n" : 0,
"nscannedObjects" : 0,
"nscanned" : 0, ...
据说智商高的人都这样设密码... - 轻松一刻 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...能搞太复杂，最后连自己都忘了。大多数人会选用自己或伴侣、家人、朋友的生日...密码，一个私密又纠结的东西。既不能设太简单让别人知道，又不能搞太复杂，最后连自己都忘了。
大多数人会选用自己或伴侣、家人、朋...
MySQL和MongoDB设计实例进行对比 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...查询：
db.getCollection("mobiles").find({
"params": {
$all: [
{$elemMatch: {"name": "待机时间", "value": {$gt: 100}}},
{$elemMatch: {"name": "外观设计", "value": "直板"}}
]
}
});
注：查询中用到的$all，$elemMatch等高...
Python中的X[:,0]和X[:,1] - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
Python中的X[:,0]和X[:,1]X[:,0]是numpy中数组的一种写法，表示对一个二维数组，取该二维数组第一维中的所有数据，第二维中取第0个数据，直观来说，X[:,0]就是取所有 X[:,0]是numpy中数组的一种写法，表示对一个二维数组，取该二维...
Detecting a mobile browser
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@RichardLovejoy when building sites, the ipad is generally not considered a mobile.
– Michael Zaporozhets
Mar 28 '13 at 11:14
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理解Python的 with 语句 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...g happen. A very good example for this is the situation where you want to gain a handler to a file, read data from the file and the close the file handler.
有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
... 1.0 2013-04-08
原文网址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518/
声明：
1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
... 1.0 2013-04-08
原文网址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518/
声明：
1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
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