反射总结 1.dll-IL-matadata-反射 2.反射加载dll,获取module.类.方法.特性 3.反射创建对象:反射+简单工厂+配置文件 4.反射调用实例方法.静态方法.重载方法.私有方法.泛型方法 5.反射字段和属性,分别获取值和设置值 6.反射的好处和局限…

  1.委托的声明.实例化和调用 同样的,也可以把事务写成上面的形式 2.泛型委托---Func.Action 3.委托的意义:解耦 4.委托的意义:异步多线程 5.委托的意义:多播委托 6.观察者模式 7.委托是一个类型,事件是委托的一个实例,event限制了权限,保证了安全 8.实例讲解(转载): 每一个初学C#的程序猿,在刚刚碰到委托和事件的概念时,估计都是望而却步,茫然摸不到头脑的.百度一搜,关于概念介绍的文章大把大把的,当然也不乏深入浅出的好文章.可看完这些文章,大多数新手,估计也只是…

知识总结 1.委托简介:委托是一种类型,可以写在类里,也可以写在类外面,级别和类一样高. 2.匿名方法.匿名类 3.Lambda表达式:goes to 4.系统自带委托:Func/Action 5.扩展方法 6.Linq扩展…

泛型总结 1.引入泛型:延迟声明,即在声明的时候没有指定参数类型,只有当调用的时候才会确定 其参数类型(架构师的理念:推迟一切可以推迟的) 2.如何声明和使用泛型 3.泛型的好处和原理 4.泛型类.泛型方法.泛型委托.泛型接口 5.泛型约束 6.协变.逆变(选修) 7.Typeof()和GetType()的区别:Typeof(类名).Name:获取类的名称:参数名称.GetType().Name: 获取参数的名称(疑问) 8.编译的时候,泛型类型参数编译为占位符:程序运行的时候,jit即时编译替…

vue—你必须知道的   目录 更多总结 猛戳这里 属性与方法 语法 计算属性 特殊属性 vue 样式绑定 vue事件处理器 表单控件绑定 父子组件通信 过渡效果 vue经验总结 javascript 经验总结 更多总结 猛戳这里 属性与方法 不要在实例属性或者回调函数中(例如,vm.$watch('a', newVal => this.myMethod())使用箭头函数.因为箭头函数会绑定父级上下文,所以 this 不会按照预期指向 Vue 实例,然后 this.myMethod 将是未定义.…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

Andrew Ng机器学习课程笔记(四)之神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络,主要介绍前向传播算法,反向传播算法,神经网络的多类分类,梯度校验,参数随机初始化,参数的更新等等 1.神经网络概述…

https://www.imooc.com/t/197450float float的设计初衷/原本作用-是为了实现文字环绕效果如,一个图片和一段文字垂直放置,给图片加上浮动,文字就环绕图片展示了. 浮动的包裹与破坏 包裹 收缩 坚挺 隔绝 - BFC 具有包裹的其他属性:(是不是可以生成块级上下文的其他属性?) display: inline-block.table-cell... position: absolute(近亲).fixed.sticky overflow: hidden.scro…

课程概述 这是一个专项课程(Specialization),包含5个独立的课程,学习这门课程后做了相关的笔记记录. (1) 神经网络和深度学习 (2)  改善深层神经网络:超参数调试,正则化,优化 (3)  结构化机器学习项目 (4)  卷积神经网络 (5) 自然语言处理:搭建序列模型 下面根据各部分的课程笔记列了个链接清单. (1) 神经网络和深度学习 了解NN的基础,如何建立NN,如何训练它,课程的最后建立一个DNN识别猫. 第一周-介绍深度学习:http://www.cnblogs.com…

译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

Spring框架 课程笔记 第1章  Spring概述 1.1 Spring概述 1)        Spring是一个开源框架 2)        Spring为简化企业级开发而生,使用Spring,JavaBean就可以实现很多以前要靠EJB才能实现的功能.同样的功能,在EJB中要通过繁琐的配置和复杂的代码才能够实现,而在Spring中却非常的优雅和简洁. 3)        Spring是一个IOC(DI)和AOP容器框架. 4)        Spring的优良特性 ① 非侵入式:基于S…

MyBatis框架 课程笔记   第1章 MyBatis简介 1.1 MyBatis历史 1)MyBatis是Apache的一个开源项目iBatis, 2010年6月这个项目由Apache Software      Foundation 迁移到了Google Code,随着开发团队转投Google Code旗下, iBatis3.x   正式更名为MyBatis ,代码于2013年11月迁移到Github 2)iBatis一词来源于“internet”和“abatis”的组合,是一个基于Jav…

linux内核分析课程笔记(一) 冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构实际上就是存储程序计算机. 从两个层面来讲: 从硬件的角度来看,冯诺依曼体系结构逻辑上可以抽象成CPU和内存,通过总线相连.CPU上有一些寄存器,IP(Instruction Pointer)是一个指针,总是指向内存的某一块区域CS(Code Segment),CPU即从IP指向的地址取一条指令进行执行,执行完之后IP自增1,加到下一条指令(逻辑意义上的1,因为有些指令系统是变长指令) 从程序员的角度来看,存储程序计算机.CPU…

js高级程序设计笔记之-addEventListener()与removeEventListener(),事件解除与绑定 addEventListener()与removeEventListener()用于处理指定事件和删除事件处理程序.所有的DOM节点中都包含这两种方法,并且它们都接受3个参数:要处理的事件名.作为事件处理程序的函数和一个布尔值.这个布尔值参数是true,表示在捕获阶段调用事件处理程序:如果是false,表示在冒泡阶段调用事件处理程序. 要在按钮上为click事件添加事件处理程…

写在前面:上次学习课程对iOS还是一知半解,由于缺乏实践,看公开课的视频有时不能很好地领会知识.带着问题去学习永远是最好的方法,接触一段时间iOS开发以后再来看斯坦福iOS公开课,又会有许多新的发现,对于已有的概念有了新的认识.这次课程笔记主要用作归纳知识点,整理学习思路,与大家讨论课后习题,交流等. 第一课:iOS概述 1.iOS分层:①Core OS:核心操作系统层,基于UNIX内核(套接字,文件系统,电源管理,钥匙串,Bonjour等).API多为C函数,实际应用使用较少. ②Core S…

在应用程序中至少包含一个用来处理应用程序的主UI功能的主界面屏幕.这个主界面一般由多个Fragment组成,并由一组次要Activity支持.要在屏幕之间切换,就必须要启动一个新的Activity.一般的Activity都占据了整个显示屏,但可以创建成半透明或二者浮动的Activity. 一.创建Activity 通过继承Activity类可以创建一个Activity窗口,基本框架如下: 1 public class MyActivity extends Activity { 2 @Overri…

Python第七章__class面向对象高级用法与反射 欢迎加入Linux_Python学习群  群号:478616847 目录: Python中关于oop的常用术语 类的特殊方法 元类 反射 一.Python中关于oop的常用术语 抽象/实现 抽象指对现实世界问题和实体的本质表现,行为和特征建模,建立一个相关的子集,可以用于 绘程序结构,从而实现这种模型.抽象不仅包括这种模型的数据属性, 还定义了这些数据的接口.对某种抽象的实现就是对此数据及与之相关接口的现实化(realization).现实…

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…

title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…

笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式) Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(…

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记 进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型 多道程序设计 进程的概念.进程控制块 进程状态及转换.进程队列 进程控制----进程创建.撤销.阻塞.唤醒.... 0.2 线程模型 为什么引入线程 线程的组成 线程机制的实现 用户级线程.核心级线程.混合方式 1. 进程的基本概念 1.1 多道程序设计 允许多个程序同时进入内存运行,目的是为了提高CPU系统效率 1.2 并发环境与并发程序 并发环境: 一段时间间隔内,单处理器上…

概述 这是我学习[CSS动画实用技巧][1]的课程笔记 常用动画属性--transition [常用动画属性--transition][2] .change img{ display:block; width:300px; height:284px; opacity:0; -webkit-transform:translate(-100px,-100px); -webkit-transition:opacity 1s ease-in-out 0.5s,-webkit-transform 1s e…

从接触机器学习就了解到Andrew Ng的机器学习课程,后来发现又出来深度学习课程,就开始在网易云课堂上学习deeplearning.ai的课程,Andrew 的课真是的把深入浅出.当然学习这些课程还是要有一些基础的.线性代数,高等数学的一些知识. Andrew NG: Deep Learning.ai 网易云课堂(中文字幕) 推荐理由: Andrew Ng老师是讲课的能手,很多人认识他是从Stanford的经典<机器学习>课程上.Andrew老师授课思路清晰,简洁明了. 这是一份优美的信息图…

selenium课程笔记第一天(2017-7-1) 一.配置火狐浏览器 运行:firefox.exe -p -no -remote selenium课程笔记第二天 用Eclipse+java+selenium+ant的自动化测试 WEB端测试自动化 手机测试自动化(后期) 安全测试自动化(后期) 面试题:自动化测试是什么?什么情况下选择自动化?自动化测试与手动测试的区别,优势和劣势都有那些?UFT是什么?环境配置?环境搭建?框架搭建? 什么情况下选择自动化?规则 答:项目周期长.变更 UFT是什…

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc  Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

[北航矩阵理论A]课程笔记 一.特征值 特征根相关: 设任一方阵 \(A = (a_{ij})_{n\times n} \in C^{n\times n}\) 特征多项式 \(T(\lambda)=|\lambda I- A| = \Pi(\lambda-\lambda_i)\) 全体特征根(含重复):\(\lambda(A) = \{\lambda_1,\cdots,\lambda_n\}\),叫做矩阵的 "谱" 特征值两个性质: \(\Sigma \lambda_i = tr(A)…

深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning Related Videos: My talk for Model Agnostic Meta Learning with domain adaptation Paper: https://arxiv.org/p…

深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network  2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtube =====>>  问题是:language 到底是否是 recursive 的呢? ======>> 上述几个图,就展示了这个语法树的成长过程... ================================================== ========>&g…

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…