经常听到园里.NET开发人员在抱怨生态不如JAVA,想要转JAVA,所谓打不过你,我就加入你!杜兰特的思维方式固然是获取总冠军的一种方式,但是我们要关起门来问自己有没有杜兰特的实力. 用开发生态来类比NBA不是特别恰当,因为NBA只有一个总冠军,但是开发生态一枝独放不是春,百花齐放春满园.我个人觉得做.NET生态的一员,完全没有必要自卑,而是应该感到荣幸,随着你认知的不断深入,你完全可以拥抱其他生态,自成一家.如果你实在觉得JAVA或者.NET不能满足你的需要,你也可以考虑GO或者Python.…

实际上,java中数组对象的浅层复制只是复制了对象的引用(参考),而深层复制的才是对象所代表的值.…

  1. Struts 1是全世界第一个发布的MVC框架: 它由Craig McClanahan在2001年发布,该框架一经推出,就得到了世界上Java Web开发者的拥护,经过长达6年时间的锤炼,Struts 1框架更加成熟.稳定,性能也有了很好的保证.因此,到目前为止,Struts 1依然是世界上使用最广泛的MVC框架. 目前,基于Web的MVC框架非常多,发展也很快,每隔一段时间就有一个新的MVC框架发布,例如像JSF.Tapestry和Spring MVC等.除了这些有名的MVC框架外,…

http://www.cnblogs.com/yank/archive/2011/10/24/2204145.html http://www.cnblogs.com/zwq194/archive/2012/08/06/2625403.html 关于String为值类型还是引用类型的讨论一直没有平息,最近一直在研究性能方面的问题,今天再次将此问题进行一次明确.希望能给大家带来点帮助. 如果有错误请指出. 来看下面例子: //值类型 ; int b = a; a = ; Console.WriteL…

浅层复制代码: import java.util.*; class Int{ private int i; public Int(int ii){i = ii;} public void increment(){i++;} public String toString(){ return Integer.toString(i); } } public class Cloning{ public static void main(String[] args){ Vector v = new Vec…

1．浅复制与深复制概念 浅复制(浅克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象.换言之,浅复制仅仅复制所考虑的对象,而不复制它所引用的对象. 深复制(深克隆)     被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,除去那些引用其他对象的变量.那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象,而不再是原有的那些被引用的对象.换言之,深复制把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍. 浅层克隆示例(实现Cloneable接口 并复写clone(…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集…

<script> //判断是不是原始值 //判断是数组还是对象 //建立相应的数组或对象 var obj={ name:'辣鸡', sex:'male', card:['laobi','feiwu'], wife:{ name:'智障', son:{ name:'彩笔' } } } var obj1={} function deepClone(Origin,Target){ var Target=Target ||{}, toStr = Object.prototype.toString, a…

tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集. 其中包含有60000个已经标注了的训练集,还有10000个用于测试的测试集. 本次实验的任务就是通过手写数字的图片,识别出具体写的是0-9之中的哪个数字.   理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下: 上图所示的是一个只有一层隐藏层的浅层神经网络 我们有3个输入层节点,分别对应i[1] i[2] i[3] 隐藏层有4个节点,分别对应h[0] h[1] h[2] h[3],对应的激活函数为ReL…

上一篇对excel导入做了浅层的解释,本文将对导出再做浅层解释. 仍然是相同的套路,只不过是反过来而已. 反过来方向理论上本来是这样的:cell-->row-->sheet-->workbook-->输出流--->硬盘文件file 但实际却不是这样的,为什么呢?因为单元格cell不会创建出一个row,更不会创建一个sheet,也不可能反向创建一个workbook,而workbook与输出流之间存在层级关系,但不存在包含被包含关系,所以导出的方向就变成这样了: workbook…

目录 Darknet浅层可视化教程 说明 处理步骤 使用python可视化txt文件 Darknet浅层可视化教程 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理. 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试. 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: ./darknet detector test cfg/voc.data data/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_40000.cfg…

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat…

不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51416540 看到之前的一篇博文:深入MNIST code测试,接连有读者发问,关于其中的一些细节问题,这里进行简单的答复. Tensorflow中提供的示例中MNIST网络结构比较简单,属于浅层的神经网络,只有两个卷积层和全连接层,我按照Caffe的网络结构绘制一个模型流程: 再附上每一层的具体参数网络(依旧仿照caffe的模式):…

自动配置的原理(浅层) @Configuration //这是一个配置类 @EnableConfigurationProperties(HttpProperties.class)//启用ConfigurationProperties功能,将配置文件中的值和httpproperties绑定起来,加入到容器中 @ConditionalOnWebApplication(type = ConditionalOnWebApplication.Type.SERVLET)//根据不同的条件来判断是不是生效 @…

1. 第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + B[i],A[i] = f[i](Z[i]). 其中, W[i]形状是n[i]*n[i-1],n[i]是第i层神经元的数量: A[i-1]是第i-1层的神经元,形状是n[i-1]*p,p是样本数量: B[i]形状是n[i]*p,B[i]的每一列都是一样的,所以其实有效的参数只是n[i]个,python里直接用n[i]*1的b[i]然后boradcasting成n[i]*p方便做加法. A[0]对应输入层,n[0]是单个输入样本的特征数量.…

 =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出=== 方括号代表层数.   ===3.4  多个例子中的向量化=== ===3.5  向量化实现的解释===  方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣.   ===3.6  激活函数=== tanh几乎各方…

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层…

下面随笔给出c++中深层复制(浅层复制运行错误)成功运行------sample. 浅层复制与深层复制 浅层复制 实现对象间数据元素的一一对应复制. 深层复制 当被复制的对象数据成员是指针类型时,不是复制该指针成员本身,而是将指针所指对象进行复制. 浅层复制-系统默认复制构造函数(运行错误) 1 //例 对象的浅层复制 2 3 #include <iostream> 4 5 #include <cassert> 6 7 using namespace std; 8 9 class…

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位.基本上每本人工智能.机器学习相关的书上都以它作为开始. 下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型. 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行. 本次教程分五步: 第一步:数…

选择SQLite的理由 在做UWP开发的时候我们首选的本地数据库一般都是Sqlite,我以前也不知道为啥?后来仔细研究了一下也是有原因的: 1,微软做的UWP应用大部分也是用Sqlite.或者说是微软推荐使用Sqlite吧! 2,简单!就只有一个类库没有多余的参照什么的.不像其他数据库还得做复杂配置什么的麻烦! 3,不需要数据库服务,数据服务和客户都在同一个进程里面.如下图: 4,作为存储系统它只支持一个用户一个数据实体. 5,跨平台跨结构,这个好! Sqlite主要使用内容 如果想充分使用好S…

这个访问层的代码实际上是园子里某个前辈的,本人只是觉得好使,记录了下来. 本访问层需要通过Nuget安装EntityFramework Core,不过个人认为EF 6同样可以使用. 搭配数据库,最好是Sql Server(微软支持,你懂的) 下面贴代码 先是IRepository.cs public interface IRepository:IDisposable { //获取一个表的IQuerable接口查询 IQueryable<T> All<T>() where T : c…

1 神经网络概览( Neural Networks Overview ) 先来快速过一遍如何实现神经网络. 首先需要输入特征x,参数w和b,计算出z,然后用激活函数计算出a,在神经网络中我们要做多次这样的计算,反复计算z和a,然后用损失函数计算最后的a和y的差异. 可以把很多sigmoid单元堆叠起来构成一个神经网络.我们用上标方括号表示第几层,用上标圆括号表示第几个样本. 训练的时候通过反向传播来计算导数,先计算da,再计算dz,再到dw,db. 2 神经网络表示( Neural Networ…

winform:优点是简单易学,缺点是界面做不好看,界面适应能力很差. wpf:微软结合了显卡渲染技术推出的界面设计方式,模仿html推出了自己的xaml,winform能实现的wpf都能实现,因为wpf有一个WindowsFormsHost控件,他是为托管winform控件做准备的,比如wpf没有chart控件,可以直接托管一个winform下面chart.比如: 需要引用System.Windows.Forms.DataVisualization <Window x:Class="Wp…

一.什么是set集合 集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的.以下是集合最重要的两点: 1.去重,把一个列表变成集合,就自动去重了. 2.关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系. 1,集合的创建. set1 = set({1,2,'barry'}) set2 = {1,2,'barry'} print(set1,set2) # {1, 2, 'barry'} {1, 2, 'barry'} 2,集合的增…

0.前言 在<asp.net core 系列>之实战系列中,我们在之前的篇幅中对项目有了一个大概的认知,也搭建了一个基础的项目骨架.那么就让我们继续完善这个骨架,让它更加丰满.这一篇,我将带领小伙伴们一起实现用户管理功能. 1. 数据表 一般情况下,我们会把用户表和登录信息表放在两个表里.为什么会这样设计呢?出于以下几种考虑: 使功能分割,用户信息管理是用户管理,登录是登录 增加安全,降低无关信息的查询,例如访问登录接口不会连带检索用户的普通信息,当进行用户信息管理的时候,不会把登录信息也带过…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…