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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...
...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
Deep Learning,深度学习,笔记
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...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
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...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
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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...
...是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
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译文:理解Java中的弱引用 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...建了一个StringBuffer对象,并将这个对象的(强)引用存到变量buffer中。是的,就是这个小儿科的操作(请原谅我这样的说法)。强引用最重要的就是它能够让引用变得强(Strong),这就决定了它和垃圾回收器的交互。具体来说,...
Logstash实践: 分布式系统的日志监控 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...成/usr/local/jdk1.7.0_79/bin这种目录结构。
配置JAVA_HOME环境变量:echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79' >> ~/.bashrc。
3.2 安装Logstash
去官网下载Logstash的压缩包。
一般也解压到/usr/local/下,形成/usr/local/logstash-1.4.3/bin这种目录结构。
L...
淘宝应对双\"11\"的技术架构分析 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...回的数据是已经经过“本地计算”的局部最优解,最终的全局最优解只是各个节点返回的局部最优解的一个简单汇总。很显然,这样的设计思路是要充分利用各个节点的并行计算能力,并且避免大量明细数据的网络传输开销。
...
C++实现一款简单完整的聊天室服务器+客户端 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...缓冲的互斥量
pthread_cond_t condition;//访问缓冲区的条件变量
//消息缓冲区,循环队列
char buf[MESSAGE_COUNT][MESSAGE_LENGTH];
int rear; //循环队列的队尾
int front; //循环队列的队首
public:
bool toStop;
//构造函数
MessageBuffer();...
栈和队列的面试题Java实现 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...
普通思路:
一般情况下,我们可能会这么想:利用min变量,每次添加元素时,都和min元素作比较,这样的话,就能保证min存放的是最小值。但是这样的话,会存在一个问题:如果最小的元素出栈了,那怎么知道剩下的元素中...
CGRidCtrl控件 学习心得 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
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图4
接着,在CGridCtrlTestDlg类中定义一个CMyGridCtrl的成员变量:m_GridCtrl。然后再在CGridCtrlTestDlg::OnInitDialog()中添加对控件的初始化代码:
CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_GRID_POS);//获取界面上占位控件的实例
CRect rect1, rect2;
int captionH...