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搜索关键字:前世今生    ( 520个结果
正态分布的前世今生(上)
神说,要有正态分布,就有了正态分布。神看正态分布是好的,就让随机误差服从了正态分布。创世纪—数理统计 1. 正态分布,熟悉的陌生人 学过基础统计学的同学大都对正态分布非常熟悉。这个钟形的分布曲线不但形状优雅,它对应的密度函数写成数学表达式 f(x)=12π??√σe?(x?μ)22σ2 也非常具有数 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-01 19:41:51    阅读次数:214
Python之路【第一篇】:初识Python
Python简介 Python前世今生 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。 最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第五!!! 由 ...
分类:编程语言   时间:2017-05-31 15:30:30    阅读次数:248
java学习总结——你的前世今生
一、背景 JAVA语言最開始仅仅是Sun电脑(Sun MicroSystems)公司在1990年12月開始研究的一个内部项目。Sun电脑公司的一个叫做帕特里克·诺顿的project师被公司自己开发的C++和C语言编译器搞得焦头烂额,由于当中的API极其难用。帕特里克决定改用NeXT。同一时候他也获得 ...
分类:编程语言   时间:2017-05-29 19:10:11    阅读次数:186
【GIT】前世今生
GIT 前世今生 GIT到底是什么 Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。 命名的由来(仅供参考) The name "git" was given by Linus Torvalds when he wrote the very first versio ...
分类:其他好文   时间:2017-05-28 13:00:47    阅读次数:280
【JavaScript】——JS入门
结束XML之旅,開始JavaScript的学习,看视频。了解了她的前世今生,还是为她捏了把汗啊!看了部分视 频了,简单的总结一下吧! JavaScript是什么? JavaScript是一种基于面向对象和事件驱动,并具有相对安全性的client脚本语言。 这是JavaScript的定义。有没有看出非 ...
分类:编程语言   时间:2017-05-23 20:28:19    阅读次数:179
5月19日云栖精选夜读:性能追求之路——MaxCompute2.0的前世今生
摘要: 《大数据计算服务MaxCompute产品最新动态》,首先介绍了MaxCompute的发展历程和技术架构,然后对MaxCompute 2.0版本新特性和新技术进行了详细介绍。 《大数据计算服务MaxCompute产品最新动态》,首先介绍了MaxCompute的发展历程和技术架构,然后对MaxC ...
分类:其他好文   时间:2017-05-23 15:55:34    阅读次数:136
性能追求之路——MaxCompute2.0的前世今生
在2017云栖大会·深圳峰会大数据专场,阿里云高级专家云郎分享了《大数据计算服务MaxCompute产品最新动态》。他首先介绍了MaxCompute的发展历程和技术架构,然后对MaxCompute 2.0版本新特性和新技术进行了详细介绍。最后,分享了基于MaxCompute平台构建完整大数据应用架构 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-22 16:41:05    阅读次数:159
刨根究底字符编码之零——前言
字符编码是计算机世界里最基础、最重要的一个主题之一。在编程实践中,如果不发扬死磕到底的精神将字符编码问题的来龙去脉、前世今生彻底搞清楚,那么它终将会像幽灵一样挥之不去,导致时不时地被各种与字符编码相关的“灵异”事件折磨得死去活来。 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-20 14:25:21    阅读次数:152
Python 编码的前世今生
本文导航 -ASCII -EASCII (ISO/8859-1) -GBK -Unicode -UTF-8 -Python 字符编码 -str 与 unicode 的转换 -str(s) 与 unicode(s) -乱码 -其他技巧 这是我在知乎上回答的一个问题: Python 编码为什么那么蛋疼? ...
分类:编程语言   时间:2017-05-18 15:43:49    阅读次数:289
在UNC学习DL的日子——Relu函数
以下网址介绍了Relu的前世今生 http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4453161.html 第一个问题:为什么引入非线性激励函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-13 09:52:36    阅读次数:138
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