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搜索关键字:linux 学习    ( 345601个结果
使用HTML+CSS+JS做一个音乐播放器
一、观前说明: 1.本人为新手,很多地方可能写得不好,欢迎指正。 2.本人仍在学习CSS中,在本篇中若有写得不好的地方,欢迎指正。 3.本人尚未系统性的学习过JS(还没学到),在这里用到的JS全是靠以前学其他语言积累下的基础,因此在很多地方也会写得不够好,欢迎指正。 4.因HTML部分和CSS部分较 ...
分类:Web程序   时间:2021-02-17 14:36:22    阅读次数:0
linux之根据网卡名称判断系统版本学习心得12
查看网卡名称的命令是:ifconfig 红帽RHEL5/6中的网卡名称是:eth0、eth1、eth2开头的 红帽RHEL7中的网卡名称是:eno16777728或eno33594968 红帽RHEL8中的网卡名称是:ens160或ens192 根据以上网卡名称我们可以判断对应的红帽系统版本 ...
分类:系统相关   时间:2021-02-17 14:34:15    阅读次数:0
web知识学习(六)
一.HTTP METHOD GET方法请求一个指定资源的表示形式. 使用GET的请求应该只被用于获取数据. HEAD方法请求一个与GET请求的响应相同的响应,但没有响应体. POST方法用于将实体提交到指定的资源,通常导致在服务器上的状态变化或副作用. PUT方法用请求有效载荷替换目标资源的所有当前 ...
分类:Web程序   时间:2021-02-17 14:30:41    阅读次数:0
LeetCode:BFS/DFS
BFS/DFS 在树专题和回溯算法中其实已经涉及到了BFS和DFS算法,这里单独提出再进一步学习一下 BFS 广度优先遍历 Breadth-First-Search 这部分的内容也主要是学习了labuladong公众号内的相关讲解 算法流程 首先将开始节点放入队列中。 从队列中取出第一个节点,并检验 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:23:20    阅读次数:0
jenkins 持续集成和交付——gogs安装(外篇)
前言 因为在jenkins 过程中一般需要去处理一些git的东西,为了完整性,填补一下git管理安装,这里使用gogs,因为gogs比较小,我运行的小机器能够承受,当然只适合个人,这里用来做实验,网上特别多,但是这里详细一点。 正文 1.gogs 下载,可以用window下载传输到linux,在此之 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:22:13    阅读次数:0
Java流程控制学习003Switch选择结构学习
Switch选择结构学习 接上一篇博客的switch public static void main(String[] args) { String name = "芜湖"; //JDK7新特性,表达式结果可以是字符串 //字符的本质还是数字? //反编译 java--class(字节码文件) 反编 ...
分类:编程语言   时间:2021-02-17 14:18:49    阅读次数:0
Java流程控制学习004While和Do..while循环结构
While和Do..while循环结构 while(布尔表达式){ //循环内容} 只要布尔表达式为true,循环就会一直执行下去 大多数情况下会让循环停止下来,我们需要一个让表达式失效的方式来结束循环 少数情况需要循环一直进行,比如服务器的请求响应监听 循环条件一直为true就会造成无限循环【死循 ...
分类:编程语言   时间:2021-02-17 14:18:15    阅读次数:0
TensorFlow分布式详解
每次 TensorFlow 运算都被描述成计算图的形式,允许结构和运算操作配置所具备的自由度能够被分配到各个分布式节点上。计算图可以分成多个子图,分配给服务器集群中的不同节点。 强烈推荐读者阅读论文“Large Scale Distributed Deep Networks”,本文的一个重要成果是证 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:17:24    阅读次数:0
标准自编码器(TensorFlow实现)
由 Hinton 提出的标准自动编码机(标准自编码器)只有一个隐藏层,隐藏层中神经元的数量少于输入(和输出)层中神经元的数量,这会压缩网络中的信息,因此可以将隐藏层看作是一个压缩层,限定保留的信息。 自动编码机的学习包括在隐藏层上对输入信号进行压缩表示,然后在输出层尽可能地复现原始输入: 图 1 单 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:17:10    阅读次数:0
稀疏自编码器及TensorFlow实现
自动编码机更像是一个识别网络,只是简单重构了输入。而重点应是在像素级重构图像,施加的唯一约束是隐藏层单元的数量。 有趣的是,像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征,但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征。 稀疏自编码器(又称稀疏自动编码机)中,重构误差中添加了一个稀疏惩罚 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-17 14:16:41    阅读次数:0
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