大约有 2,000 项符合查询结果（耗时：0.0091秒） [XML]
服务器保持大量TIME_WAIT和CLOSE_WAIT的解决方法 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...成一个爬取任务之后，他就 会发起主动关闭连接，从而进入TIME_WAIT的状态，然后在保持这个状态2MSL（max segment lifetime）时间之后，彻底关闭回收资源。为什么要这么做？明明就已经主动关闭连接了为啥还要保持资源一段时间呢...
Boost.Asio的简单使用(Timer,Thread,Io_service类) - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...main函数中声明它.
int main()
{
boost::asio::io_service io;
下一步我们声明boost::asio::deadline_timer对象.这个asio的核心类提供I/O的功能(这里更确切的说是定时功能),总是把一个io_service对象作为他的第一个构造函数,而第二个构造函数...
凤姐当天使 徐小平胡海泉薛蛮子王刚怎么看？ - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++...
...的。
昨天媒体说凤姐也在做投资人，毫无疑问天使投资进入到“泛滥成灾”的时候，90年代初，当全中国都鼓励下海的时候，一个广告牌砸下来，砸死十个人，有三个是经理。现在砸下来，十个人，有三个是天使投资人。
凤姐...
绘画动画组件 · App Inventor 2 中文网
...0xAARRGGBB。
alpha00表示完全透明，FF表示不透明。
点击阈值
指定区分拖动和点击的移动阈值。
文本对齐
指定画布文本的对齐方式：
居中
正常（从 绘制文本 或 沿角度绘制文本 中的指...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...原输入相比得到。
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训练：
那上面我们就得到第一层的code，我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它和原信号是一模...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...原输入相比得到。
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训练：
那上面我们就得到第一层的code，我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它和原信号是一模...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...原输入相比得到。
2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训练：
那上面我们就得到第一层的code，我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它和原信号是一模...
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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2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训练：
那上面我们就得到第一层的code，我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它和原信号是一模...
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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那上面我们就得到第一层的code，我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它和原信号是一模...
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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2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。这样逐层训练：
那上面我们就得到第一层的code，我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了，或者牵强点说，它和原信号是一模...