大约有 6,000 项符合查询结果(耗时:0.0065秒) [XML]

https://www.tsingfun.com/ilife/tech/813.html 

技术人员如何创业《一》—— 产品及想法 - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...法: 什么是好的产品?一个朋友之前问到,这个问题要系统的回答还真点不好说。看一下比较理论的解释,产品指一个能够满足用户的需求,我们能够使用可行的技术手段实现并且通过销售给用户给公司带来利润。好的产品...
https://www.tsingfun.com/it/os_kernel/663.html 

深入理解 x86/x64 的中断体系 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...等于 ROM 被映射到地址空间最高端和低端位置。 此时在系统的内存里其实并不存在 BIOS 代码,ROM BIOS 的一部分职责是负责安装 BIOS 代码进入系统内存。 jmp far f000:e05b 典型是这条指令就是 0xFFFFFFF0 处的 ROM BIOS 指令,...
https://www.tsingfun.com/it/cpp/1618.html 

更改MFC对话框默认的窗口类名 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

更改MFC对话框默认的窗口类名Windows操作系统一个概念——窗口类。窗口类是抽象的,它可以很多窗口实例,即HWND CWnd。在一个程序中,你可以定制并注册一个窗口类...Windows操作系统一个概念——窗口类。窗口类是抽...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1060.html 

闲扯Nginx的accept_mutex配置 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...常多数人不会注意Nginx的accept_mutex配置,不过实际上它对系统的吞吐量一定的影响,今天生物钟紊乱睡不着觉,索性闲扯一下Nginx的acce...通常多数人不会注意Nginx的accept_mutex配置,不过实际上它对系统的吞吐量一定的影响,...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1399.html 

领域驱动设计系列(一):为何要领域驱动设计? - 更多技术 - 清泛网 - 专注...

...种结果。 没正确的使用ORM, 导致数据加载过多,导致系统性能很差。 为了解决性能问题,就不加载一些导航属性,但是确保DB Entity返回上层,这样对象的一些属性为空,上层使用这个数据时根本不知道什么时间这个属性是...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1756.html 

C盘里部分空间不知道哪儿去了? - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...用空间比C盘已用空间少了?C盘空间告急?原因分析:1、系统的休眠文件。2、虚拟内存...C盘中所的文件夹(已显示隐藏文件,包括隐藏文件)占用空间比C盘已用空间少了?C盘空间告急? 原因分析: 1、系统的休眠文件。 2...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其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...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其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...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其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...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(四) - 大数据 & AI - 清泛...

...络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其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...