大约有 2,000 项符合查询结果(耗时:0.0379秒) [XML]

https://bbs.tsingfun.com/thread-419-1-1.html 

微博为什么限制140字(附短信70字限制考) - 程序人生、谈天论地 - 清泛IT论...

...新状态的字数限制,本身是160字母的限制,再留20字给id长度,剩余140字母留给用户发挥。此外,YAHOO!的meme(2,000字)和Google的Buzz(没有限制)等对字数都没有短而精的要求,在这个层面上,算不上微博,只能算轻量级博客,暂...
https://www.tsingfun.com/ilife/idea/1850.html 

微博为什么限制140字(附短信70字限制考) - 创意 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...新状态的字数限制,本身是160字母的限制,再留20字给id长度,剩余140字母留给用户发挥。 此外,YAHOO!的meme(2,000字)和Google的Buzz(没有限制)等对字数都没有短而精的要求,在这个层面上,算不上微博,只能算轻量级博客,...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三) - 大数据 & AI - 清泛...

...动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn...