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最近开始学习Cesium，学习学习。

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SQL SERVER深入学习学习资料参考

SQL SERVER深入学习学习资料参考 1.微软Webcast<sql server 2000完结篇>. 尽管微软Webcast出了很多关于Sql Server的系列课程,但是最为深入讲解Sql Server的还是这个课程,尽管名字是Sql Server2000,但是由于讲的全是内部机制,所以一点都不过时,绝对是深入学习Sql Server的首选.原理方面从关系引擎,存储引擎,日志与事物机制,调优方面索引.查询.过程调优都做了比较详细的介绍. 邹建-中文<SQL Server2000开…

前端学习:学习笔记(JS部分）

前端学习:学习笔记(JS部分) 前端学习:JS学习总结(图解)    JS的简介 JS基本语法 JS内置对象 JS的函数 JS的事件 JS的BOM JS的DOM JS的简介 新建步骤 <body> 1.新建Dynamic Web Project 2.在WebContent中Folder新建一个JS目录(文件夹) 3.新建HTML文件 </body> JS基本语法 内嵌JS代码 <body> <input type="button" value=…

QImage学习学习

QImage这个类之前用过,无外乎是加载一个图片文件显示出来,并没有做过多的研究,目前工作中用到了灰度图以及图片的像素操作,重新学习了下,记录记录. 一些基本操作方法 获取图像的首地址: const uchar *QImage::bits() const 获取图像的总字节数 int QImage::byteCount() const 获取图像每行字节数 int QImage::bytesPerLine() const 还可以这样计算(width:图像宽度,img.depth是图图像深度): in…

Deep Learning 深度学习 学习教程网站集锦

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

Deep Learning 深度学习 学习教程网站集锦（转）

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Golang学习 - 学习资源列表

Golang 学习资源: <Go 语言圣经(中文版)>  - 书籍 http://shinley.com/index.html <学习 Go 语言> - 书籍 http://www.mikespook.com/learning-go/ <Go 入门指南> - 书籍 https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN <Go Web 编程> - 书籍 https://github.com/astaxie/build-w…

C语言基础学习学习前的准备-2

注释让程序更明了 注释帮助我们阅读代码,对代码的运行不会造成任何影响.C语言主要有两种注释方法,一种是使用//进行单行注释,注释内容放在//之后: //需要注释的内容 当你的注释内容不止一行时,可以使用/*和*/进行多行注释,注释内容放在/*和*/之间: 当然,多行注释也可以用来进行单行注释: 更多学习内容就在码芽网http://www.mayacoder.com/lesson/index…

C语言基础学习学习前的准备-1

C语言概述 欢迎来到C的世界!C语言之所以命名为C,是因为C语言源自Ken Thompson发明的B语言.它是一种可移植语言,通常一个C程序可以经过很少的改动甚至不经改动就可以在其它系统上运行:它强大而灵活,UNIX操作系统的大部分便是使用C语言来编写的,它甚至用来为电影制造特效:它还允许编程人员访问硬件并操纵内存中的特定位,这也带来了许多危险和难以追踪的编程错误...... 在过去的30年中,C语言已经成为最重要和最流行的编程语言之一.直到今天,C语言也依然保持着强劲的势头.如果你想走进程序的…

Deep Learning（深度学习) 学习笔记（四）

神经概率语言模型,内容分为三块:问题,模型与准则,实验结果.[此节内容未完待续...] 1,语言模型问题 语言模型问题就是给定一个语言词典包括v个单词,对一个字串做出二元推断,推断其是否符合该语言表达习惯.也就是的取值为0或者为1. 概率语言模型放松了对取值的限制,让其在0~1之间取值(语言模型 v.s 概率语言模型),而且全部的字串的概率之和为1.维基百科对于概率语言模型的解释为:是借由一个概率分布,而指派概率给字词所组成的字串.可是须要注意的是直接对进行求其概率分布是不现实的,由于理论上这样…