Web框架本质 我们可以这样理解：所有的Web应用本质上就是一个socket服务端，而用户的浏览器就是一个socket客户端。 这样我们就可以自己实现Web框架了。 半成品自定义web框架 import socket sk = socket.socket() sk.bind(("127.0.0.1" ...
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Web程序 时间：
2020-12-30 10:25:50
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tuple元组 本质：是一个有序的集合 特点： 1.与列表非常相似2.一旦初始化（赋值）就不能修改3.使用小括号 创建tuple格式：元组名 = (元组元素1，元组元素2....元组元素n) 元组元素的访问： 格式：元组名[下标]下标从0开始 取值 tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5) ...
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2020-12-29 12:02:49
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在那很久很久以前，可爱的小夕写了一篇将逻辑回归小题大做的文章，然后在另一篇文章中阐述了逻辑回归的本质，并且推广出了softmax函数。从那之后，小夕又在一篇文章中阐述了逻辑回归与朴素贝叶斯的恩仇录，这两大祖先级人物将机器学习的国度划分为两大板块——生成式与判别式。后来，朴素贝叶斯为了将自己的国度发扬光大，进化出了贝叶斯网以抗衡逻辑回归，一雪前耻。然而，傲娇的逻辑回归怎能就此善罢甘休呢？ps：对上面
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2020-12-29 11:51:06
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
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2020-12-29 11:49:23
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开篇高能预警！本文前置知识：1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》；2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。想一下，如果我们有一个
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2020-12-29 11:48:54
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一切要从CPU说起 你可能会有疑问，讲多线程为什么要从CPU说起呢？原因很简单，在这里没有那些时髦的概念，你可以更加清晰的看清问题的本质。 CPU并不知道线程、进程之类的概念。 CPU只知道两件事: 从内存中取出指令 执行指令，然后回到1 你看，在这里CPU确实是不知道什么进程、线程之类的概念。 接 ...
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2020-12-29 11:24:07
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Windows线程的上下文结构体，struct _CONTEXT结构是与CPU有关的，特定的CPU对应着特定的CONTEXT结构。
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编程语言 时间：
2020-12-29 11:21:38
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一段代码：<div id="elem">hello <b>world</b></div> 使用场景：作用于（读取或者替换）一段HTML代码。 div.outerHTML='<p>a new element</p>'; div.innerHTML='<p>a new element</p>'; inn ...
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2020-12-28 11:46:19
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一、包机制 为了更好的组织类，Java提供了包机制，用于区别类名的命名空间。(本质是文件夹) 包语句的语法格式为： package pkg1[. pkg2[. pkg3...]]; 一般利用公司玉门倒置作为包名；www.baidu.com--com.baidu.www 为了能够使用一个包的成员，我们 ...
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编程语言 时间：
2020-12-28 11:26:07
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58.SAM后缀自动机 东西挺多的 SAM中每一个节点都是一个endpos的等价类，节点与节点之间有字符的转移。构成的SAM是一个DAG，每一个在原串中本质不同的子串都唯一对应一条在SAM从初始节点出发的路径 可以发现对于一个节点的那些串，如果以长度升序排序后，前一个串是后一个串的后缀并且长度相差1 ...
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2020-12-28 11:12:57
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