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搜索关键字:信息处理    ( 546个结果
python面试题 -- 网编并发
Python面试重点(进阶篇) 注意:只有必答题部分计算分值,补充题不计算分值。 第一部分 必答题 简述 OSI 7层模型及其作用?(2分) # 应用层:文件传输,文件管理,电子邮件的信息处理# 表示层:确保一个系统的应用层发送的消息可以被另一个系统的应用层读取,编码转换,数据解析,管理数据的解密和 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-27 13:18:40    阅读次数:79
计算机组成原理--数据格式与机器码
数据格式 计算机中使用的数据可分成两大类: + 符号数据:非数字符号的表示(ASCII、汉字、图形等) + 数值数据:数字数据的表示方式(定点、浮点) 计算机数字和字符的表示方法应有利于数据的存储、加工(处理)、传送; 编码:用少量、简单的基本符号,选择合适的规则表示尽量多的信息,同时利于信息处理( ...
分类:其他好文   时间:2020-02-26 15:32:38    阅读次数:310
注解(Annotation)
一、作用: 1、不是程序本身,可以对程序做出解释。 2、可以被其他程序读取 。(注解信息处理流程,区别注解和注释) 二、格式: 注解是以“@注释名”在代码中存在的,还可以加一些参数值 @SuppressWarnings(value="unchecked)。 三、使用: 可以附加在package ,c ...
分类:其他好文   时间:2020-02-24 15:29:40    阅读次数:55
简单神经网络初探
按照专业解释神经网络是:一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有:神经网络的概念,神经网络的分类与学习方法,前向神经网络模型及其算法,改进的BP网络及其控制、辨识建模,基于遗传算法的神经网络,基于模糊理论的神经网络,RBF网 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-22 15:43:43    阅读次数:93
SSM前后端分离/不分离对比Demo
之前某些原因,整理了一个小的Demo,用于演示。个人认为在SSM前后端不分离的基础上在前端处理上比较麻烦一点之后就是注解的使用。总结一些对比,仅是自己掌握的,不够严谨,不足之处请大佬批评指正. 路由控制:前后端分离的情况后端在任何都会返回一个json数据,不涉及路由处理,即页面跳转全是由前端自己完成 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-31 12:43:05    阅读次数:82
Spring MVC简介
Spring MVC体系概述 Spring MVC框架围绕DispatcherServlet这个核心展开,DispatcherServlet是Spring MVC的总导演、总策划,它负责截获请求并将其分派给相应的处理器处理。Spring MVC框架包括注解驱动控制器、请求及响应的信息处理、视图解析、 ...
分类:编程语言   时间:2020-01-25 11:45:50    阅读次数:115
scrapy框架
1. scrapy框架简介 Scrapy是一个为爬取网站数据、提取结构性数据而设计的应用程序框架,它可以应用在广泛领域:Scrapy 常应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬虫,抓取指定网站的内容或图片。 尽管Scrapy原 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-17 21:11:59    阅读次数:76
GD库的基本信息,图像的旋转、水印、缩略图、验证码,以及图像类的封装
GD库检测 <?php phpinfo(); ?> GD库安装? Windows 使用phpstudy ? Linux 编译安装 –with-gd? Linux 编译安装扩展 GD库支持的图像格式 使用 gd_info() 函数 检测服务器支持的图像格式 图像信息处理 <?php //获取图像详细信 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-14 15:59:32    阅读次数:77
nginx location匹配及rewrite规则
location匹配规则 1. 实例 2. location语法规则 语法: 规则说明: |符号| 含义 | | | | | = | 字面精准匹配,如果匹配,则跳出匹配过程(不再进行正则匹配) | |~|开头区分大小写的正则匹配| |~ |开头不区分大小写的正则匹配| |^~|开头表示uri以某哥常 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-27 12:00:32    阅读次数:109
隐马尔科夫模型 HMM(Hidden Markov Model)
本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课;如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人; 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心。 Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-24 23:48:08    阅读次数:103
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