PyNN standard model（转）

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PyNN standard model（转）

PyNN standard model 转自http://blog.csdn.net/qq_34886403/article/details/76667477…

Undo/Redo for Qt Tree Model eryar@163.com Abstract. Qt contains a set of item view classes that use a model/view architecture to manage the relationship between data and the way it is presented to the user. The separation of functionality introduced…

The Model Complexity Myth

The Model Complexity Myth (or, Yes You Can Fit Models With More Parameters Than Data Points) An oft-repeated rule of thumb in any sort of statistical model fitting is "you can't fit a model with more parameters than data points". This idea appea…

Umbraco 的template使用的默认Model问题

Umbraco中的Template默认都继承自 Umbraco.Web.Mvc.UmbracoTemplatePage @inherits Umbraco.Web.Mvc.UmbracoTemplatePage 它使用了默认的model => Umbraco.Web.Models.RenderModel. 但是,如果你的这个template需要使用一个Custom model, 怎么办. 方法是,使用如下继承指令 @inherits Umbraco.Web.Mvc.UmbracoViewPage…

NoSQL数据库笔谈（转）

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序思想篇 CAP 最终一致性变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律万兆以太网手段篇一致性哈希亚马逊的现状算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip…

Pyqt QListWidget 展示系统环境变量

今天学习了下Pyqt的 QListWidget 控件我们先看下这个图片这张图片就是典型的listWidget效果,我们今天就仿这样布局新建个ListWidget 在网上找了个关于QListWidget的基础关系图: 官网对QListWidget的描述: The QListWidget class provides an item-based list widget. QListWidget is a convenience class that provides a list view si…

The Brain vs Deep Learning Part I: Computational Complexity — Or Why the Singularity Is Nowhere Near

The Brain vs Deep Learning Part I: Computational Complexity — Or Why the Singularity Is Nowhere Near July 27, 2015July 27, 2015 Tim Dettmers Deep Learning, NeuroscienceDeep Learning, dendritic spikes, high performance computing, neuroscience, singula…

pyqt例子下拉列表

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from PyQt4.QtCore import Qt from PyQt4.QtGui import QCompleter, QComboBox, QSortFilterProxyModel class ExtendedComboBox(QComboBox): def __init__(self, parent=None): super(ExtendedComboBox, self).__init__(…

CRC 模式及实现

CRC : Cyclic redundancy Check 循环冗余校验概述参见wiki百科:http://en.wikipedia.org/wiki/Cyclic_redundancy_check 原理及精辟讲解参见:http://www.repairfaq.org/filipg/LINK/F_crc_v3.html 原理我也只是大致懂了,感觉还不是很透彻,岁数大了又不是搞数学的,吃力啊.不过有一些理解上的心得,对与不对说一下.另外提供封装好的源码. 1.关于原理 CRC的算法是那么规定的,…

XHTML CSS 常见问题和解决方案

原文地址:XHTML CSS 常见问题和解决方案作为前端开发人员,在日常的页面制作时,不可避免的会碰上这样那样的问题,我挑选了其中的一些进行总结归档,希望对大家会有所帮助: 1.如何定义高度很小的容器? 在IE6下无法定义小高度的容器,是因为有一个默认的行高. 列举2种解决方案:overflow:hidden | line-height:0 2.图片下方出现几像素的空白间隙? 这个也有多种解决方案,如将img定义为display:block,或定义父容器为font-size:0,个人更推荐使用…

逻辑回归与神经网络还有Softmax regression的关系与区别

本文讨论的关键词:Logistic Regression(逻辑回归).Neural Networks(神经网络) 之前在学习LR和NN的时候,一直对它们独立学习思考,就简单当做是机器学习中的两个不同的models,从来没有放在一起观察过,最近通过阅读网络资料,才发现,原来LR和NN之间是有一定的联系的,了解它们之间的联系后,可以更好地理解 Logistic Regression(逻辑回归)和Neural Networks(神经网络) Logistic Regression:典型的二值分类器,用来…

使用 LaTeX 画图系列

可以使用TikZ,用TikZ绘制出来的图形效果非常好,原生支持所有LaTeX语法. 使用 LaTeX 画柱状图/条形图参考:Guide to draw charts (basic, pie, bar) from data Example: Matrix multiplication: Example: Standard model of physics: [Reference] 1.官网:Texample.net/examples 2.TiKZ入门教程…

每日英语：Three Shows That Changed The Way Networks Think About Viewership

As we continue examining this season’s DVR success stories in The Blacklist and Sleepy Hollow it makes one wonder, just what other shows caused networks to change the way they think about how their audience watches television? 24 (2001) Jack Bauer is…

cs108 04 oop design

oop design 分为以下几个方面: - encapsulation and modularity(封装和模块化) - API/Client interface design(API 接口给调用类者) - Inheritance hierarchy and interfaces(继承和继承的层次关系) 这里先介绍一个modularity模块化: 一个大的系统是很复杂的, 可能包含了很多复杂的部分, 如果编码中的一个部分可以独立出来而被其他部分所使用, 例如之前的cs106中的画火车的例子,…

NoSQL数据库笔谈

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序思想篇 CAP 最终一致性变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律万兆以太网手段篇一致性哈希亚马逊的现状算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip…

《学习OpenCV3》目录和全书划分

一概述 1. Overview. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 全书的概述,为什么会有这本书?如何学习这本书 2. Introduction to OpenCV. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .…

序列化表单为json对象,datagrid带额外参提交一次查询后台用Spring data JPA 实现带条件的分页查询多表关联查询

查询窗口中可以设置很多查询条件表单中输入的内容转为datagrid的load方法所需的查询条件向原请求地址再次提出新的查询,将结果显示在datagrid中转换方法看代码注释 <td colspan="2"><a id="searchBtn" href="#" class="easyui-linkbutton" data-options="iconCls:'icon-search'"&g…

Spring data JPA 理解(默认查询自定义查询分页查询)及no session 三种处理方法

简介:Spring Data JPA 其实就是JDK方式(还有一种cglib的方式需要Class)的动态代理 (需要一个接口有一大堆接口最上边的是Repository接口来自org.springframework.data.repository,还有CrudRepository接口及一个实现类SimpleJpaRepository),只要有接口就可以查询数据库了,实际上就是proxy的方法,具体查询的方法有两种一种是简单式就是方法名为findBy+属性名+(AndOrIsEquals等)另一种…

项目一:第四天 1、快递员的条件分页查询-noSession,条件查询 2、快递员删除（逻辑删除） 3、基于Apache POI实现批量导入区域数据 a)Jquery OCUpload上传文件插件使用 b)Apache POI读取excel文件数据

1. 快递员的条件分页查询-noSession,条件查询 2. 快递员删除(逻辑删除) 3. 基于Apache POI实现批量导入区域数据 a) Jquery OCUpload上传文件插件使用 b) Apache POI读取excel文件数据 1.1 快递员的条件分页查询 --关键需要将查询条件和分页条件都绑定到一次请求中 1. 提供工具方法:将表单序列化为json对象 //工具方法:将表单中输入项格式化为json对象 {"input的name":"input的value…

RNNs在股票价格预测的应用

RNNs在股票价格预测的应用前言 RNN和LSTMs在时态数据上表现特别好,这就是为什么他们在语音识别上是有效的.我们通过前25天的开高收低价格,去预测下一时刻的前收盘价.每个时间序列通过一个高斯分布和2层LSTM模型训练数据.文章分为两个版块,外汇价格预测和每日盘中价格预测(30分钟.15分钟.5分钟,等等).源代码请在文末获取! 外汇预测(用英语描述) a. Daily Data is pulled from Yahoo’s Data Reader b. Only the training…

[C4] Andrew Ng - Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good res…

Tuning xgboost in R:Part 1

第一次调整Boosting算法的参数可能是一个非常艰难的任务.有很多参数可供选择,调整不同的参数会有不同的结果产生.最好的调参可能是取决于数据.每当我得到一个新的数据集,我都会学到一些新的东西.对分类和回归树(CART)有很好的理解有助于我们理解boosting 我最喜欢的Boosting包是xgboost,它将在下面的所有示例中使用. 在讨论数据之前,我们先谈谈一些我认为最重要的参数. 这些参数大多用于控制模型适合数据的程度. 我们希望能够捕捉数据的结构,但仅限于真实的结构. 换句话说,我们不…

（三）mybatis级联的实现

mybatis级联的实现开篇级联有三种对应关系: 1.一对一(association):如学号与学生 2.一对多(collection):如角色与用户 3.多对多(discriminator):如一个角色可以对应多个用户,一个用户也可以兼任多个角色下面做一个一对多级联数据库表描述:(使用的是derby数据库) user表中的role_id 对应role表中的id,一个用户对应一个角色,一个角色对应多个用户. standard_user表: role表: 1.使用上篇分…

（二）一个很好用的自动生成工具——mybatis generator

mybatis generator-自动生成代码准备材料: 一个文件夹,一个数据库的驱动包,mybatis-generator-core-1.3.5.jar,一条生成语句如图:(我用的是derby数据库,使用其他数据库需修改相应的jar驱动包) generatorConfig.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE generatorConfiguration PUBLIC…

（一）mybatis简易搭建

mybatis(基础及其搭建) 声明:该文章及该分类中的内容均基于正在开发的项目和一本参考书(深入浅出MyBatis技术原理与实战 by 杨开振) 一.mybatis核心组件(简要介绍) SqlSessionFactoryBuilder(构造器):根据配置信息或代码生成SqlSessionFactory(工厂接口): SqlSessionFactory:依靠工厂生成SqlSession(会话): SqlSession:是一个既可以发送SQL去执行并返回结果,也可以获取Mapper的接口:主…

Goldstone's theorem（转载）

Goldstone's theorem是凝聚态物理中的重要定理之一.简单来说,定理指出:每个自发对称破缺都对应一个无质量的玻色子(准粒子),或者说一个zero mode. 看过文章后,我个人理解这其实是因为我们对一个系统做整体移动时,系统实际上没有发生任何变化,而这也就对应了一个无质量的玻色子,一个零模式. 文章作者是Jakob,原文链接,他的博客中部分文章还有一个非官方的中文翻译版.这个博主写的还是很浅显易懂的,用的英文也不复杂,直接看英文更好一点.博客基于WordPress,在国内可能无法正…