1.1为什么是ML策略 （1）当对一个实际的应用系统进行优化时，可能有很多想法：如提高数据量，提高网络深度，正则化等等，一个错误的选择可能浪费非常多的时间，本课就是让你在面对很多选择时做出正确的选择，这就是ML策略。提高效率，让你的深度学习系统更快投入使用。 1.2正交化 （1）使用以下的老式电视机 ...
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2018-07-14 20:05:46
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1、数字运算：数字与数字的运算 支持运算：加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）、求余（%） 返回运算：与运算类型相同 （1）int类型的数据与int类型的数据运算，返回运算是int类型； （2）double类型的数据与double类型的数据运算，返回运算是double类型； （3）double类型 ...
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2018-07-08 20:37:34
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Map-Reduce本身并不是算法；而是一种处理模式；因为在大数据分布式这种场景下，处理数据运算和单机版不同；需要协同多台机器，并行计算；于是有了map-reduce这种模式，map阶段是数据处理，在各个机器上面进行并行计算，可以算作是对于数据的一个过滤+计算过程，对于需要计算的数据进行收集（map ...
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2018-07-06 22:33:37
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一、集群简介 HADOOP 集群具体来说包含两个集群：HDFS 集群和 YARN 集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。 HDFS 集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode YARN 集群负责海量数据运算时的资源调度，集群 ...
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2018-07-04 22:52:26
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在嵌入式开发中，处理器有两种：微控制器和微处理器。那么这两种处理器有何区别呢？微控制器 = CPU + 片内内存 + 片内外设；微处理器 = CPU。在以前嵌入式硬件资源很少时，它们的区别对于硬件工程师来说还是很大的。但是在现代的嵌入式中，它们的概念都差不多了。相对来说，微控制器具有成本低，功耗低等优点，常用于嵌入式系统设计；对于软件工程师而言，微控制器和微处理器没有任何区别。?下来我们来看看寄存器的分类：CPU 寄存器和外设寄存器。CPU 寄存器是指专用指令执行、数据运算、变量处理以及参数传递；外设寄存器是指用于控制外设的行为和工作方式，寄存器值得配置需要根据芯片手册完成。在处理器中关键寄存器：PC - 重新计数器（指令指针 IP）和 SP - 栈指针（Stack Pointer）。PC 程序计数器的特性，每执行一条指令，PC 中的值就会发生变化，PC 时钟保存下一条 CPU 要执行的指令地址。SP栈指针的特性，始终指向栈空间的顶端，实现 LIFO 特性，保存中断断点、函数调用返回点以及 CPU 现场数据等。
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2018-06-27 11:30:58
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panelatta先生说刘慧婷的书就是个用户文档。。。。。 于是我决定摸索一个快速学习用户文档的流程用以自救。。 看一下目录： 1基础知识部分 2寻址方式 3常用指令系统 4伪指令 5分支循环 6子程序设计 7宏的1.2 学习方式基本上是不断提出问题然后搜索答案，同时用费曼方法理清这是怎么一回事。 ...
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2018-06-24 00:55:46
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最近国内MicroPython风靡程序界，是什么原因导致它这么火呢？是因为他功能强大，遵循Mit协议开源么？ 错！因为使用它真的是太舒服了！！！ Micropython的由来，这得益于Damien George这位伟大的计算机工程师，Damien George每天都会使用Python工作，他有一天冒 ...
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2018-06-23 17:06:19
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目录： 第一篇：初识Python 第二篇：数据类型 第三篇：数据运算、控制流、文件操作 第四篇：函数 第五篇：内置函数 第六篇：模块与包 第七篇：常用模块 第八篇：面向对象 第九篇：面向对象进阶 第十篇：socket编程 第十一篇：并发编程之进程 第十二篇：并发编程之线程 第十三篇：并发编程之协程 ...
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2018-06-17 17:58:50
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一：Hadoop集群简介： Hadoop 集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起； HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode； YARN集群：负责海量数据运算时的资源 ...
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2018-06-15 10:52:48
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编程语言有两类 强类型：如C语言。数据具有其特定的类型，先声明定义后才能使用。数据运算时必须符合类型要求（如不能把字符串类型数据直接与整型数据做算数运算） 弱类型：如shell。数据默认为字符型，不应事先声明。数据运算时会自动转换数据类型。 变量 变量命名规则： 变量由字母、数字、下划线组成。 不能 ...
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2018-06-10 15:19:43
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