版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. (一)关于思维深度 读书时 有的人做一份卷子有一份卷子的收获 有的人做100张卷子只有一份卷子的收获 写代码时 有的人调一个Bug可以收获多方面的知识 有的人调很多Bug却没有什么收获 我就是那个没什么收获的人 反思一下,根本原因在哪里? 思维深度不够,止步于知其然 一切行动止步于问题解决 永远都是底层码农 这种思维习惯不是公司培养的 而是自己需要强制养成的习惯 这种坏习惯不是还家公司就能解决的 也不是读个博士深化理论就能解决的 主要是凡事多…

程序员调 Bug 的样子,非常真实…

libevent源码深度剖析十二 ——让libevent支持多线程 张亮 Libevent本身不是多线程安全的,在多核的时代,如何能充分利用CPU的能力呢,这一节来说说如何在多线程环境中使用libevent,跟源代码并没有太大的关系,纯粹是使用上的技巧. 1 错误使用示例 在多核的CPU上只使用一个线程始终是对不起CPU的处理能力啊,那好吧,那就多创建几个线程,比如下面的简单服务器场景. 1 主线程创建工作线程1: 2 接着主线程监听在端口上,等待新的连接: 3 在线程1中执行event事件循环…

深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网…

这是一个Maven提高篇的系列,包含有以下文章: Maven提高篇系列之(一)——多模块 vs 继承 Maven提高篇系列之(二)——配置Plugin到某个Phase(以Selenium集成测试为例) Maven提高篇系列之(三)——使用自己的Repository(Nexus) Maven提高篇系列之(四)——使用Profile Maven提高篇系列之(五)——处理依赖冲突 Maven提高篇系列之(六)——编写自己的Plugin(本系列完) 持续交付要“自动化所有东西”,对于集成测试也是一样.集…

深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语:restricted Boltzmann machine,RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络.RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基(PaulSmolensky)于1986年命名为簧风琴(Harmonium),但直到杰弗里·辛顿及其合…

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2…

出错时一定要先看错误日志,要知道出什么错了,所以平常在可能出错的地方都要输出错误日志. 不要根据脑中的设想去调bug,时间久了就没有耐心,一烦躁起来,思维定势了,就越调不出来了. 所以一般半小时还找不出问题时,不妨暂时休息一下,让脑袋放松一下. 做起来比较难,慢慢适应吧!…

问题: 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了.但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高.用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样.但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了.请问下xgboo…

F12-->Sources-->相应文件-->找有波浪线…