介绍: http://www.cnblogs.com/bomo/archive/2013/01/28/2879361.html 实战 c#获取外网ip 网址:http://ip138.com/ 如图:分析 有个iframe 实际上查看网页源代码是没有ip的 原因浏览器引擎解析会解析src 地址: 所以我们先获取iframe的url 在根据这个地址 取ip (当然也有人说直接用这个url 不好吗?这里考虑的是怕他变化 容错性好一点 将来) 代码: static void Main(string[]…

WEB前端学习入门笔记 从今天开始,本人就要学习WEB前端了. 经过老师的建议,说到他每天都会记录下来新的知识点,每天都是在围绕着这些问题来度过,很有必要每天抽出半个小时来写一个知识总结,及时对一天工作的一个小结,也是对自己知识的一个梳理,之前特别喜欢记在本子上,不过长期的不用,就会发现记在本子上很容易就忘,所以后面开始写博客.首先,它并不单单是对自己的一些技术心得的总结亦或是一些技术讨论,更重要的是对自己不断学习提高的一种要求和检验,一种技术沉淀.其次,通过技术博客我们可以彼此分享一些技术经验…

DSP28377S -  ADC学习编程笔记 彭会锋 2016-08-04  20:19:52 1 ADC类型导致的配置区别 F28377S的ADC类型是Type 4类型,我的理解是不同类型的ADC采样方式是不一样的:F28335ADC 采样序列可以配置为顺序采样和同步采样模式,而F28377S采样序列可以配置为round-robin or burst模式,这两种模式下面再讲解. 2 ADC上电配置步骤 首先明确一点,ADC是专用管脚,不需要配置GPIO,所以可以直接配置ADC的寄存器 //Wr…

学习ReactNative笔记整理一___JavaScript基础 ★★★笔记时间- 2017-1-9 ★★★ 前言: 现在跨平台是一个趋势,这样可以减少开发和维护的成本.第一次看是看的ReactNative的网络请求,使用的是fetch来使用的,然后深深的被吸引了.这是第一个整理的学习笔记,后续还有会更新. 学习链接地址: https://pan.baidu.com/s/1dFMJtAD 密码: hs3e 学习课程目标 <JavaScript基础>1小时27分 <ECMAScript…

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的…

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

深度学习word2vec笔记之基础篇 声明: 1)该博文是多位博主以及多位文档资料的主人所无私奉献的论文资料整理的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.语言模型等等基础(如果没…

作者为falao_beiliu. 作者:杨超链接:http://www.zhihu.com/question/21661274/answer/19331979来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近几位google的研究人员发布了一个工具包叫word2vec,利用神经网络为单词寻找一个连续向量空间中的表示.这里整理一下思路,供有兴趣的同学参考. 这里先回顾一下大家比较熟悉的N-gram语言模型. 在自然语言任务里我们经常要计算一句话的概率.比如语音识别…