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搜索关键字:爆炸    ( 1316个结果
0-1001_电池能随便扔吗?
1. 干电池需要扔到电池回收箱吗? 2. 手机和充电宝使用电池需要注意什么? 我的手机会不会爆炸? 3. 电池的发展情况? 第一个问题,干电池需要扔到专用回收箱吗? 先给答案绝大多数情况是可以的。现在你也看到一些电池回收箱,软件园就有,但是数量少,而且都是比较早安装的,原因是现在常用的电池污染不比其 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-29 11:06:59    阅读次数:144
Noip2014 提高组 生活大爆炸版石头剪刀布 Day1 T1
题目描述 石头剪刀布是常见的猜拳游戏:石头胜剪刀,剪刀胜布,布胜石头。如果两个人出拳一样,则不分胜负。在《生活大爆炸》第二季第8 集中出现了一种石头剪刀布的升级版游戏。 升级版游戏在传统的石头剪刀布游戏的基础上,增加了两个新手势: 斯波克:《星际迷航》主角之一。 蜥蜴人:《星际迷航》中的反面角色。 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-28 11:24:36    阅读次数:151
10-26-2017 星期四
今天打算刷一下USACO, O_o应该是要一起的; 7:44 USACO S2.1 Healthy Holsteins(迭代加深搜索...学了学剪枝技巧水过),; 8:15 突然要考试 13:58 考试爆炸...O_oT2选择了随机数,54分233(Frank dalao rank1 %%%); 下 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-26 23:08:15    阅读次数:151
DockerCon EU印象:单薄到令人疑惑的MTA
导读本文由RancherLabsCEO及联合创始人梁胜博士写于参加完DockerConEU2017之后。Docker宣布拥抱Kubernetes,是本届DockerCon上最爆炸性的新闻。而Docker公司花费3场keynote、一天半时间、希望得到外界关注的新项目MTA,却看上去十分单保MTA是什么?业界对它有什么疑问?Docker..
分类:其他好文   时间:2017-10-25 14:20:02    阅读次数:212
10-24-2017 星期二
上午考了试,Dreif考到一半突然rush 超市,然后他爆炸了hhh; 我T1玄学做法AC,后来才发现其实就是个冒泡排序233; 下午比较水,讲题的时候效率很低,讲完题做了做T4(USACO 2015 Dec G 的某道迷宫题),细节爆炸,扔给Dreif,他调了半天hhh; 19:27 AC了迷宫题 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-25 00:32:58    阅读次数:178
noip赛前模拟
比赛就是艺术,艺术就是爆炸。 T1 输出m-gcd(n,m) #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cmath> #include <queue> #include <vector> using na ...
分类:其他好文   时间:2017-10-24 14:07:20    阅读次数:122
Hadoop(十二)MapReduce概述
前言 前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。 一、背景 1)爆炸性增长的Web规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度 3)并行计算大趋所势 二、大数据的并行计算 1)一个大数据若可以分为具有同样计算过程的数据块,并且这 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-23 21:44:17    阅读次数:143
TOP100summit:【分享实录】爆炸式增长的斗鱼架构平台的演进
本篇文章内容来自2016年TOP100summit斗鱼数据平台部总监吴瑞城的案例分享。 编辑:Cynthia 吴瑞诚:斗鱼数据平台部总监 曾先后就职于淘宝、一号店。 从0到1搭建公司大数据平台、平台规划和团队建设。 目前负责斗鱼实时/离线数据处理、个性推荐系统、BI&DW和搜索引擎。 背靠开源生态, ...
分类:其他好文   时间:2017-10-20 20:19:35    阅读次数:257
梯度消失(vanishing gradient)与梯度爆炸(exploding gradient)问题
(1)梯度不稳定问题: 什么是梯度不稳定问题:深度神经网络中的梯度不稳定性,前面层中的梯度或会消失,或会爆炸。 原因:前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时,就出现了内在本质上的不稳定场景,如梯度消失和梯度爆炸。 (2)梯度消失(vanishing gradient prob ...
分类:其他好文   时间:2017-10-20 16:04:01    阅读次数:134
关于梯度消失,梯度爆炸的问题
随着神经网络层数的增加,会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题,下面细说下问什么会出现: 起初的学习率固定。 下面来看几组通过增加隐藏层层数后的学习率变化图: ...
分类:其他好文   时间:2017-10-20 15:55:12    阅读次数:133
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