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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...
...行的deep learning框架。
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构，系统由包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相...
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...行的deep learning框架。
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构，系统由包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...行的deep learning框架。
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构，系统由包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相...
Redis 的性能幻想与残酷现实 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...测试，单 Redis 实例运行稳定，单核 CPU 利用率在 70% ~ 80% 之间波动。除了测试 100 bytes 的包，还测了 1k、10k 和 100k 不同大小的包，如下图所示：
诚然，1k 基本是 Redis 性能的一个拐点，这一点从上图看趋势是和官方图的一致。
...
ros 基本调试 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...终端
2.1.2将调试文字输出到文件
2.1.3将调试文字输出到屏幕
2.1.4修改波特率（数据传输速率）
2.2KDBG
2.3GDB
2.4WINDBG
3.生成更多输出
3.1编译时开启verbosity功能
3.1.1 reactos类型
3.1.1.1加入我们自己的debug消息
3.1.2 wine的类型
3.2 ...
Java 理论与实践: 线程池与工作队列 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...，这些本机线程将消耗额外的系统资源。最后，虽然线程之间切换的调度开销很小，但如果有很多线程，环境切换也可能严重地影响程序的性能。
如果线程池太大，那么被那些线程消耗的资源可能严重地影响系统性能。在线程...
[精华] VC中BSTR、Char和CString类型的转换 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...，CString转换成BSTR，BSTR转换成CString，ANSI、Unicode和宽字符之间的转换...1、char*转换成CString
若将char*转换成CString，除了直接赋值外，还可使用CString::format进行。例如：
char chArray[] = "This is a test";
char * p = "This is a test";
或
LP...
NASM x86汇编入门指南 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...llo World!”汇编程序
通过打印”Hello World!”语句到屏幕上，似乎这总是我们开始介绍一门编程语言时所采用的适当的方法。下面我们调用write函数，指定文件描述符为STDOUT，其值为1，下面是完整代码:
section .data
...
高并发服务端分布式系统设计概要 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...而成，其中Global Master一台，Global Slave一台到多台，两者之间保持强一致性并完全同步，可由Global Slave随时顶替Global Master工作，它们被Global Heartbeat（一台）来管理，保证有一个Global Master正常工作；Global Heartbeat由于无压力，通常...
CDN（内容分发网络）技术原理 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...而为"的特性使得其质量保证是依靠在用户和应用服务器之间端到端地提供充分的、远大于实际所需的带宽通量来实现的。在这样的内容发布模式下，不仅大量宝贵的骨干带宽被占用，同时ICP的应用服务器的负载也变得非常重，...