1. 1).GOPATH设置 先设置自己的GOPATH,可以在本机中运行$PATH进行查看: userdeMacBook-Pro:~ user$ $GOPATH -bash: /Users/user/go: is a directory 在这可见我的GOPATH是/Users/user/go,并在该目录下生成如下作用的三个子目录: src:存放源代码(比如.go .c .h .s等) pkg:编译后生成的文件(比如.a) bin:编译后生成的可执行文件(为了方便可将此目录加入到$PATH中,本机…

一.jQuery概述    宗旨: Write Less, Do More.    基础知识:        1.符号$代替document.getElementById()函数        2.使用Css+Xpath来查询页面元素        3.适当的混用jQuery.Dom和JavaScript能够提升程序的执行效率.            如:Offset.Append.Before是jQuery的瓶颈        4.函数$()是$("document").ready的…

做为linux菜鸟,由于work的需要,慢慢的开始接触学习linux. <鸟哥的linux私房菜>学习笔记. 一.基础命令操作 1.显示日期的命令 date 执行date命令后,显示结果为"2013年 06月 27日 星期四 14:14:55 CST". 如果需要以特定的格式显示日期,可以执行指令"date +%Y/%m/%d",显示结果为"2013/06/27". 2.显示日历的命令 cal 执行cal命令后,可以显示当月的日历.显…

--定义变量SQL> var a number; --给绑定变量赋值SQL> exec :a :=123; PL/SQL procedure successfully completed. --使用该绑定变量SQL> select * from test where n1= :a; N1----------       123 Execution Plan----------------------------------------------------------Plan hash…

变量的作用域(scope)是指变量可以在程序中引用的范围.在方法中定义的变量称为局部变量(local variable).局部变量的作用域从声明变量的地方开始,直到包含该变量的块结束为止.局部变量都必须在使用之前进行声明和赋值.参数实际上就是一个局部变量.一个方法的参数的作用域涵盖整个方法. 在for循环头中初始动作部分生命的变量,其作用域是生个for循环.但是在for循环体内生命的变量,其作用域只限于循环体内,是从它的声明处开始,到包含该变量的块结束为止. 可以在一个方法中的不同块里声明同名的…

该篇随我读书的进度持续更新阅读书目:<JavaScript设计模式> 2016/3/30 2016/3/31 2016/4/8 2016/3/30: 模式是一种可复用的解决方案,可用于解决软件设计中遇到的常见问题./将解决问题的方法制作成模板,并且这些模板可应用于多种不同的情况.有效模式的附加要求:适合性,实用性,适用性. 模式的优点: 防止局部问题引起大问题,模式让我们的代码更有组织性 模式通常是通用的解决方式,不管我们开发哪种应用程序,都可以用模式优化我们代码的结构 模式确实可以让我们避免…

客户端API:基础 HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的,通过这个类,用户可以完成向HBase存储和检索数据,以及删除无效数据之类的操作. 通常在正常负载下和常规操作下,客户端读操作不会受到其他修改数据的客户端影响,因为它们之间的冲突可以忽略不计.但是,当允许客户端需要同时修改同一行数据时就会产生问题.所以,用户应当尽量使用批量处理(batch)更新来减少单独操作同一行数据的次数. (如果是实时系统,则需要加上syn…

Greys介绍 greys-anatomy是一个Java线上诊断工具,取名来自美剧<实习医生格雷>,由菜鸟-杜琨同学开发维护.比我们常用的脚本工具btrace提供更多的功能,greys采用了命令式诊断. 安装greys curl -sLk http://ompc.oss.aliyuncs.com/greys/install.sh|sh 或者 下载 zip包 ./install_local.sh greys启动命令 ./greys <PID>[@IP:PORT] 会话与任务 Grey…

为什么需要并行? – 业务要求 – 性能 并行计算还出于业务模型的需要 – 并不是为了提高系统性能,而是确实在业务上需要多个执行单元. – 比如HTTP服务器,为每一个Socket连接新建一个处理线程 – 让不同线程承担不同的业务工作 – 简化任务调度 Linus Torvalds :并行计算只有在 *图像处理* 和 *服务端编程* 2个领域可以使用,并且它在这2个领域确实有着大量广泛的使用.但是在其它任何地方,并行计算毫无建树! 计算密集型 在多核时代,一般没有必要特别区分并发和并行 同步(s…

题目链接 http://codeforces.com/contest/1009 A. Game Shopping 直接模拟即可,用了一个队列来存储账单 #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> #include <stack> #define ll long long using namespace std; ; queue<int> bill; int c[MAX]; i…

Scrapy 爬虫框架 Scrapy 是一个用 Python 写的 Crawler Framework .它使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通信. Scrapy 框架的主要架构 根据它官网上的设计架构图,一个完整的 Spider 主要分成 7 个部分:Scrapy Engine,Scheduler,Downloader,Spider,Item Pipeline,Downloader middlewares,Spider middlewares. Scrapy 引擎( Engine…

注:个人笔记 一.设计模式分三大类: 创建型模式,共五种:工厂方法模式.抽象工厂模式.单例模式.建造者模式.原型模式. 结构型模式,共七种:适配器模式.装饰器模式.代理模式.外观模式.桥接模式.组合模式.享元模式. 行为型模式,共十一种:策略模式.模板方法模式.观察者模式.迭代子模式.责任链模式.命令模式.备忘录模式.状态模式.访问者模式.中介者模式.解释器模式. 另外两种:并发型模式和线程池模式 二.六大原则 1.开闭原则(Open Close Principle) 开闭原则就是说对扩展开放,…

一.MySQL服务安装及命令使用 安装过程就不写了,毕竟百度经验一大把 MySQL 官方文档 MySQL 参考手册中文版 1.MySQL简介 ​ RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统) ​ 标准化语言.体积小.速度快.成本低.开源 2. 启动mysql服务器 $ sudo service start 3.输入查询 -- 查看MySQL版本号 mysql> SELECT VERSION(); 二.MySQL 操作详解 1.创建并…

突破程序员基本功(16课) 数组 静态语言: 在编译的时候就能确定数据类型的语言,大多静态语言要求在使用变量之前必须声明数据类型(少数具有强推导能力的现代语言不用) 动态语言: 在程序运行时确定数据类型的语言,变量使用之前不需要声明数据类型 java是静态语言,在使用之前需要声明变量类型. //声明一个可存放数据类型为String,长度为5的数组 String[] arr = new String[5]; 数组的初始化 数组初始化有两种方式 静态初始化: 初始化时,程序员显示指定数组每个元素的初…

博客地址:http://www.cnblogs.com/zengjianrong/p/3222081.html 7.1 引言 Main函数调用:命令行参数:存储器布局:如何分配存储器:进程使用env:进程终止方式:longjmp.setjmp:进程资源限制. 7.2 main函数 内核执行c程序(exec函数)→调用启动例程(exit(main))→被可执行程序文件指定为程序的起始地址→调用main C编辑器(cc)→调用连接编辑器→设置启动例程为程序的起始地址 7.3 进程终止(8种) Nor…

上次讲了堆,别人都说极其简单,我却没学过,今天又听dalao们讲图论,最短路又用堆优化,问懂了没,底下全说懂了,我???,感觉全世界都会了堆,就我不会,于是我决定补一补: ——————来自百度百科 所以,堆其实就是一棵树: 大根堆:根节点比子节点权大: 小根堆:根节点比子节点权小: 了解到了这里,我觉得可以开始做题了: T1合并果子 题面自己去洛谷看(我懒) 就是一个小根堆,每次取最小的两堆果子合并,排序会tle,所以用堆做,每次把合并后的再加入堆中就行了: 为了练习,先来一个手写堆: 详细看代…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

原论文标题:Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection 1. 前言 Megvii在ECCV 2018上的一篇oral,思路非常清奇,提出了Localization Confidence(定位置信度)这一概念,直接学习预测框与gt框的IoU,用于取代nms中的score.同时,提出了一个基于优化的bbox refinement方法.这些创新可以轻易地嵌入到现有的目标检测系统中.个人感觉,目标检测这一研究方…

DOM 实例1:购物车实例(数量,小计和总计的变化) 这里主要是如何获取页面元素的节点: document.getElementById("...") cocument.querySelector("选择器"); 通过所需的元素节点,得到我们想要的数据做运算. 实例2:伸缩二级菜单 这里主要是逻辑判断,不同的逻辑给不同的className来控制样式. 需求是:一级菜单可以都关闭,但最多只有一个能打开.(思路是,每次都将所有的一级菜单关闭,然后仅打开当前点击的元素,并…

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        …

论文: Multi-Fidelity Automatic Hyper-Parameter Tuning via Transfer Series Expansion 我们都知道实现AutoML的基本思路是不断选取不同的超参数组成一个网络结构,然后使用这个网络结构在整个数据集上进行评估 (假设评估值为\(f_H(X)=\mathcal{L}(δ,D^{train},D^{valid})\),X表示某一组超参数) ,最后选择出评估性能最好的网络参数. 但是基于full dataset进行评估cost太…

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015  这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了,第一篇是 DQN.好紧张!好兴奋! 本文可谓是在世界上赚够了吸引力! 围棋游戏被看做是 AI 领域最有挑战的经典游戏,由于其无穷的搜索空间 和 评价位置和移动的困难.本文提出了一种新的方法给计算机来玩围棋游戏,即:利用 "value network" 来评价广泛的位置 和 “p…

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…

Deep Learning论文笔记之(三)单层非监督学习网络分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…