转自http://blog.csdn.net/colin719/article/details/1420583 对于敏捷开发来说,单元测试必不可少,对于Java开发来说,JUnit非常好,对于C++开发,也有CPPUnit可供使用,而对于传统的c语言开发,就没有很好的工具可供使用,可以找到的有这么几个工具: CuTest -- CuTest(Cute Test)是一个非常简单的C语言单元测试工具.在使用它的时候,只需要包含两个文件“CuTest.c CuTest.h”,然后就可以写测试用例,进行

使用java语言基于SMTP协议手写邮件客户端 1. 说明 电子邮件是互联网上常见的应用,他是互联网早期的产品,直至今日依然受到广大用户的喜爱(在中国可能因为文化背景不同,电子邮件只在办公的时候常用). 电子邮件系统由以下几个部分组成: 用户代理 邮件服务器 邮件传输协议 总所周知,目前市面上流行的电子邮箱有qq邮箱,163邮箱等,我们可以去申请一个qq邮箱或者163邮箱,原因是因为腾讯和网易提供了邮件服务器. 同时我们也知道我们不仅仅可以通过qq邮箱的官方客户端收发邮件,而且可以通过其他客户端

Python+selenium测试环境成功搭建,简单控制浏览器(firefox)接下来,继续学习其他浏览器上的测试环境搭建:学习Python语言,利用Python语言来写测试用例.加油!!!

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下

一. 介绍 一周前,老同学阿立给我转了一篇知乎回答,答主说检验一门语言是否掌握的标准是实现一个Json解析器,网易游戏过去的Python入门培训作业之一就是五天时间实现一个Json解析器. 知乎回答---链接 该回答对应的问题提及了一个开源的"从零开始的JSON库教程",恰好我刚开始学习go语言,对Json的理解也仅停留在一种端到端之间交互的数据格式,于是便跟着教程写了一遍,受益良多,至少对我这种编程经验少的人来说十分有帮助,以下是我的学习心得. 从零开始的JSON库教程地址---链接

使用PyTorch构建神经网络模型进行手写识别 PyTorch是一种基于Torch库的开源机器学习库,应用于计算机视觉和自然语言处理等应用,本章内容将从安装以及通过Torch构建基础的神经网络,计算梯度为主要内容进行学习. How can we install Torch? Torch在Linux,Windows,Mac等开发环境下都有特定的安装方法,首先搜索官方网页https://pytorch.org/,由下图所示我们可以根据自己适合的环境进行选择,我使用的是1.9.0版本Windows环境

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个

查看手写JAVA虚拟机系列可以进我的博客园主页查看. 前面我们介绍了准备工作以及命令行的编写.既然我们的任务实现命令行中的java命令,同时我们知道java命令是将class文件(字节码)转换成机器码,那么我们现在的任务就是读出这个class文件里面的内容. 正文: java虚拟机规范中是没有规定虚拟机该从哪里找类,也就是找class文件的,而oracle的是根据类路径,也就是classpath来搜索类的.搜索的优先级:启动类路径(bootstrap classpath)>扩展类路径(exten

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #

缘起 标题有点夸张,并不是完全放弃antd-table,毕竟在react的生态圈里,对国人来说,比较好用的PC端组件库,也就antd了.即便经历了2018年圣诞彩蛋事件,antd的使用者也不仅不减,反而有所上升. 客观地说,antd是开源的,UI设计得比较美观(甩出其他组件库一条街),而且是蚂蚁金服的体验技术部(一堆p7,p8,p9,基本都是大牛级的)在持续地开发维护,质量可以信任. 不过,antd虽好,但一些组件在某一些场景下,是很不适用的.例如,以表格形式无限滚动地展示大量数据(1w+)时,

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

原文地址:JavaSE 手写 Web 服务器(一) 博客地址:http://www.extlight.com 一.背景 某日,在 Java 技术群中看到网友讨论 tomcat 容器相关内容,然后想到自己能不能实现一个简单的 web 容器.于是翻阅资料和思考,最终通过 JavaSE 原生 API 编写出一个简单 web 容器(模拟 tomcat).在此只想分享编写简单 web 容器时的思路和技巧. 二.涉及知识 Socket 编程:服务端通过监听端口,提供客户端连接进行通信. Http 协议:分析

UI到底应该用xib/storyboard完成,还是用手写代码来完成? 文章来源:http://blog.csdn.net/libaineu2004/article/details/45488665 参考文章: <关于代码手写UI,xib和StoryBoard> http://blog.csdn.net/likendsl/article/details/38731333 <代码手写UI,xib和StoryBoard间的博弈,以及Interface Builder的一些小技巧> ht

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层

前言 学习如何使用Spring,SpringMVC是很快的,但是在往后使用的过程中难免会想探究一下框架背后的原理是什么,本文将通过讲解如何手写一个简单版的springMVC框架,直接从代码上看框架中请求分发,控制反转和依赖注入是如何实现的. 建议配合示例源码阅读,github地址如下: https://github.com/liuyj24/mini-spring 项目搭建 项目搭建可以参考github中的项目,先选好jar包管理工具,Maven和Gradle都行,本项目使用的是Gradle. 然

Angular8正式发布了,Java13再过几个月也要发布了,技术迭代这么快,框架的复杂度越来越大,但是原理是基本不变的.所以沉下心看清代码本质很重要,这次给大家带来的是手写RPC框架. 完整代码以及说明文档,点我跳跃~ 1. 什么是RPC? RPC是指远程过程调用,也就是说两台服务器A,B,一个应用部署在A服务器上,想要调用B服务器上应用提供的函数/方法,由于不在一个内存空间,不能直接调用,需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据. RPC框架有很多,比较知名的如阿里的Dubbo.goog

预备知识 编写服务器用到的知识点 1) Socket 编程2) HTML3) HTTP 协议4) 反射5) XML 解析6) 服务器编写 Socket编程 https://www.cnblogs.com/bfcs/p/10790130.html HTML知识 HTML:HyperText Markup Language 超文本标记语言用于描述网页文档的一种标记语言 表单(form):与用户之间进行交互 method:请求方式 get/post get 数据量小,安全性低,默认方式 post 数据

最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识,看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现.我们用了两种不同的方法来编写它.这里只放出我的代码. MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成.训练集中包含250个人的手写数字,其中50%是高中生,50%来自人口调查局.每个训练集的数字图片像素为28x28.MNIST数据集可通过 下载链接 下载,它包含以下内容: 训练集图像:train-images-idx3-ubyte.gz,包含60000个样本 训练集类标:tr

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

TLDR: 我正在传播2个数据集: Kannada-MNIST数据集:28x28灰度图像:60k 训练集 | 10k测试集 Dig-MNIST:28x28灰度图像:10240(1024x10)(见下图) 虽然这些数字符号是坎纳达(Kannada)语言,但是Kannada-MNIST数据集是为了替代MNIST数据集. 此外,我正在分发一个用同一种语言(主要是该语言的非本地用户)编写的10k个手写数字的额外数据集Dig-MNIST,可以用作额外的测试集. 资源列表: GitHub?: https:/