我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农! 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 我们都知道 Java 程序都是跑在 JVM 上的,一旦 JVM 有什么风吹草动,必然会影响服务的稳定性.幸运的话,服务会发生抖动,可能有部分请求出现延迟或异常.不幸的话,JVM 直接崩溃,导致服务完全中断. 这可不是什么好事,与 JVM 一起崩溃的,除了服务,还有我们的心态. 所谓的 JVM…

[原创] [2014.12.02更新网盘链接]基于EasySysprep4.1的 Windows 7 x86/x64 『视频』封装 joinlidong 发表于 2014-11-29 14:25:50 https://www.itsk.com/thread-341565-1-4.html [原创] [2014.12.02更新网盘链接]基于EasySysprep4.1的 Windows 7 x86/x64 『视频』封装 上周末开始做的,结果没做完,零零散散通过视频拼接,每天录一点点,今天终于制作好…

『jQuery』.html(),.text()和.val()的使用 2013-04-21 10:25 by 我是文东, 8335 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 本节内容主要介绍的是如何使用jQuery中的.html(),.text()和.val()三种方法,用于读取,修改元素的html结构,元素的文本内容,以及表单元素的value值的方法.jQuery中为我们提供了多种方法用于对元素的HTML结构和元素的文本内容的操作,比如说,你可以给已存在的元素的内部,周围,前面或者后面增加新元素:或者用…

关于『Markdown』:第二弹 建议缩放90%食用 道家有云:一生二,二生三,三生万物 为什么我的帖子不是这样 各位打工人们! 自从我学了Markdown以来 发现 Markdown 语法真的要比 HTML4.01 方便得多啊啊啊(除了写表格以外) 按头安利 (哪天给大家展示一下我用 HTML 写的稿和 用Markdown 写的稿,区别真的很大) Markdown基础系列向你开炮,请注意接收 正文正文,我是废话,我结束了,你可以开始了   又要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~ …

关于『HTML』:第一弹 建议缩放90%食用 根据C2024XSC212童鞋的提问, 我准备写一稿关于『HTML』基础的帖 But! 当我看到了C2024XSC130的 "关于『HTML5』『CSS3』"后 猛然发现 我的代码居然 不! 符! 合! 标! 准! 了! 呜呜呜  (暴风哭泣)   我的风格突然就又双叒叕过时了 要是不能用,我岂不是误人子弟,残害祖国花朵 ... ... But! 经过我的亲自验证(拿OJ做实验) 发现 旧版HTML的代码格式还是可以用哒~[但你还是过时了(…

项目原因: 参与过各种 分布式项目,有 Socket,Remoting,WCF,当然还有最常用的可以跨平台的 WebService. 分布式编码的时间浪费: 但是,无一例外的,开发分布式程序的开发遵循 如下规律: >那就是 得先写服务端代码: >然后 通过工具生成代理类:(特别浪费时间) >客户端代码 调用代理类 完成业务: 这种编码规律,就有一个问题: 那就是 当我们调试程序时,得先以调试模式启动服务端,再以调试模式启动客户端——然后在调试中找到代码的BUG. 这种调试方式 调试一次…

『转载』Debussy快速上手(Verdi相似) Debussy 是NOVAS Software, Inc(思源科技)发展的HDL Debug & Analysis tool,这套软体主要不是用来跑模拟或看波形,它最强大的功能是:能够在HDL source code.schematic diagram.waveform.state bubble diagram之间,即时做trace,协助工程师debug. 可能您会觉的:只要有simulator如ModelSim就可以做debug了,我何必再学这…

在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的copy,可以节约内存空间,我们可以将view看做对内存的展示方式. 如: import numpy as np x = np.arange(10, dtype=np.int) print('An integer array:', x) print ('An float array:', x.view(…

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…

『教程』Batch Normalization 层介绍 基础知识 下面有莫凡的对于批处理的解释: fc_mean,fc_var = tf.nn.moments( Wx_plus_b, axes=[0], # 想要 normalize 的维度, [0] 代表 batch 维度 # 如果是图像数据, 可以传入 [0, 1, 2], 相当于求[batch, height, width] 的均值/方差, 注意不要加入 channel 维度 ) scale = tf.Variable(tf.ones([o…