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将Linux代码移植到Windows的简单方法 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
... 2003创建一个空的工程（Project），命名为WinTar。根据Cygwin中的编译输出信息，Tar主要的代码在Src和lib两个目录中。把这两个目录复制到新工程里，并把代码加入到工程中。然后复制Config.h到WinTar工程目录下面。
准备工作基本上...
动态追踪（Dynamic Tracing）技术漫谈 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...提高了。有的问题可能是致命的，比如 500 错误页，还有内存泄漏，再比如说返回错误结果之类。而另一大类问题就是性能问题。我们可能会发现软件在某些时候运行的非常缓慢，或者在某些机器上运行得非常缓慢，但我们并不...
数据存储组件 · App Inventor 2 中文网
...发生错误。
数据发生变化(标签,值)
表示云数据库项目中的数据发生了变化，事件触发时标签已被更新成最新的值。
第一项已删除(值)
由 从列表中删除第一项 方法触发的事件。参数 值 是列表中第一个对象，现在已被删除...
移动前端开发之viewport的深入理解 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...一块区域，在具体一点，就是浏览器上(也可能是一个app中的webview)用来显示网页的那部分区域，但viewport又不局限于浏览器可视区域的大小，它可能比浏览器的可视区域要大，也可能比浏览器的可视区域要小。在默认情况下，一...
多媒体组件 · App Inventor 2 中文网
...法在同一位置恢复播放。
跳转到(毫秒数)
跳转到视频中的指定时间（以毫秒为单位）。
如果视频暂停，则显示的帧将不会通过搜索进行更新。播放器只能跳转到视频中的关键帧，因此跳转间隔较短的时间可能实际上不会...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
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