大约有 4,000 项符合查询结果（耗时：0.0079秒） [XML]
App Inventor 2 计算用户连续签到天数的代码分享及解析 - App Inventor 2 ...
...
从当前日期往前推100天（当然可以修改为更长时间），使用“计时器”组件的时间计算方法，计算每个日期并格式化为“yyyyMMdd”格式，从签到数据列表中查找日期文本，如果找到则存在签到记录，连续签到次数+1，否则认为没...
C语言结构体里的成员数组和指针 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...为什么在VC++2012下编译你会得到一个警告：“arning C4200: 使用了非标准扩展 : 结构/联合中的零大小数组”。
那么为什么gcc可以通过而连一个警告都没有？那是因为gcc 为了预先支持C99的这种玩法，所以，让“零长度数组”这种玩...
程序员用数据思维教你如何追女生 - 杂谈 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...们加班习惯了，谁先困谁是孙子。
7、记不住没关系，要使用配置管理
第一次牵手，第一次旅行，恋爱纪念日·····你还记得是哪一天么？
很多关键性的活动我们总是记不住，但是我们程序员有一招叫“配置管理”，我们通...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...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。...