Ctrl+R:查找函数和变量Ctrl+P:查找当前工程下面的文件Ctrl+":":查找变量Ctrl+"g":输入行数跳转到指定行F12:查找定义Ctrl+F:在当前文件下查找Ctrl+Shift+F:在当前工程下查找,并会生成搜索结果页面,双击某个结果可以进入到定义.隐藏侧边栏, Ctrl+Shift+P,然后输入view:Togglesidebar,或者是输入"Ctrl+k",然后"Ctrl+b"Ctrl+Alt+P:切换projectstrl+ｑ:退出sublimetext.Ctrl+d:选中已经选中的词，修改一个，就会修改所有选中的．Ctrl+／:＂//＂快速注释一行Ctrl+shift+／:选中一段代码，可以快速注释这段代码．Ctrl+Shift+L：有时我们需要对一片区域的所有行进行同时编辑，可以将当前选中区域打散，然后进行同时编辑Ctrl+J: 可以把当前选中区域合并为一行Ctrl+[: 向左缩进， Ctrl+]向右缩进Ctrl+M: 可以快速的在起始括号和结尾括号间切换Ctrl+Shift+Enter：　　在当前行上面增加...

1.Programming_Massively_Parallel_Processors.pdf2.CUDA_C_Programming_Guide.pdf3. CUDA范例精解通用GPU编程.pdf4.GPU高性能编程CUDA实战中文.pdf5. CUDA深入浅出.pdf...

1.TheLaneisonlyinHigh-SpeedmodeduringDatabursts.ThesequencetoenterHigh-Speedmodeis:LP-11,LP-01,LP-00atwhichpointtheDataLaneremainsinHigh-SpeedmodeuntilaLP-11isreceived. ...

S1：AtypicalREADorWRITEsequencebeginsbythemastersendingastartbit.Afterthestartbit,themastersendstheslavedevice’s8-bitaddress.Thelastbitoftheaddressdeterminesiftherequestisareadorawrite,wherea“0”indicatesaWRITEanda“1”indicatesaREAD.Theslavedeviceacknowledgesitsaddressbysendinganacknowledgebitbacktothemaster.IftherequestwasaWRITE,themasterthentransfersthe8-bitregisteraddresstowhichaWRITEshouldtakeplace.Theslavesendsanacknowledgebittoindicatethattheregisteraddresshasbeenreceived.Themasterthentransfe...

MT9M021/MT9m031在低光照度下和捕捉移动场景有非常优异的表现，属于近红外摄像头,S1：Aptina'sMT9M021/MT9M031sensoriscapableofamaximumresolutionof1280x960atupto45fps,oritmaybeconfiguredtorun720pat60fps。Registersy_addr_start,x_addr_start,y_addr_end,andx_addr_endareusedtospecifytheimagewindow.Theminimumvalueforx_addr_startis0andthemaximumvalueforx_addr_endis1279.Theminimumy_addr_startandmaximumy_addr_endare0and975,respectively. S2:row_time=（active_pixels+horizontal_blank_pixels）/ PIXCLK_frequency  S3:TheMT9M021/MT...

1.MIPI因为是差分信号，所以时钟和数据lane都是一对一对的，对应的即是：1land=lane(N)+lane(P). 分享mipi规格说明书文档如下：http://yun.baidu.com/share/link?shareid=3392503278&uk=3910054188...

1.编辑_config.yml的description时，不能使用tab键2.修改主题‘MediumFox’ description和文章展示的宽度，修改文件home_landing_row.html：　　<div class="col-md-offset-2col-md-9"> ，修改这个 "col-md-offset-2col-md-9"其中的2和9。文章展示宽度，是修改index.html:<divclass="article-list"><divclass="container">{%forpostinpaginator.posts%}{%assigncontent=post.content%}<divclass="row"><divclass="col-md-offset-2col-md-9">{%includearticle_listing.html%}</div></div>{%endfor%}</div></div>也是修改...

VLIW：(VeryLongInstructionWord，超长指令字)一种非常长的指令组合，它把许多条指令连在一起，增加了运算的速度。超长指令字(VLIW)是指令级并行，超线程(Hyper-Threading)是线程级并行，而多内核则是芯片级并行。这三种方式都是提高并行计算性能的有效途径。其中，VLIW（超长指令字）体系结构是美国Multiflow和Cydrome公司于20世纪80年代设计的体系结构，EPIC体系结构就是从VLIW中衍生出来的。 CIFcamera: Inadigitalcamera,CIF,whichstandsforCommonIntermediateFormat,referstothecamera’svideorecordingtechnologythathasastandardizedresolutionsetting.Becauseit'salow-resolutionvideorecordingtechnology,CIFistypicallyfoundonsmallerelectronicdevicesthatarecapableof...

1. test.c:59:5:warning:incompatibleimplicitdeclarationofbuilt-infunction‘memset’[enabledbydefault]添加头文件:#include<string.h>，解决。2.implicitdeclarationoffunction‘sleep’[-Wimplicit-function-declarationBecausesleepisn'tintime.h?It'sinunistd.h,on*nixmachines.所以添加"#include<unistd.h>"解决...

logstash是controller层，Elasticsearch是一个model层，kibana是view层Kibana依赖ElasticsearchLogstash数据输出到ElasticsearchElasticsearch数据来源依赖Logstash依赖顺序安装的服务:ElasticSearch->Logstash->Kibana数据流向服务顺序：Logstash->ElasticSearch->Kibana数据-->传给logstash，将数据进行过滤和格式化（转成JSON格式），然后传给Elasticsearch进行存储、建搜索的索引，kibana提供前端的页面再进行搜索和图表可视化，它是调用Elasticsearch的接口返回的数据进行可视化。logstash和Elasticsearch是用Java写的，kibana使用node.js框架因为logstash是jvm跑的，资源消耗比较大，启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存，而filebeat只需要10来M内存资源ELK架构之Logstash和Filebeat安装配置http...

 /11月28日，FlinkForwardAsia2019在北京国家会议中心召开，阿里在会上发布Flink1.10版本功能前瞻，同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。在去年的FlinkForwardChina峰会上，阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink，把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区，在业内引发热烈讨论，其中有期待也有怀疑。一年后的今天，阿里是否兑现了去年所作的承诺？Blink的合并工作进展如何？刚刚开源的Alink算法平台有哪些独特之处？AI前线在会上对阿里巴巴资深技术专家、实时计算负责人王峰（花名莫问）进行了独家专访，让我们一起来看看Flink的最新变化，以及阿里基于Flink又有哪些新的工作成果。自2019年1月起，阿里巴巴逐步将内部维护的Blink回馈给Flink开源社区，目前贡献代码数量已超过100万行。国内包括腾讯、百度、字节跳动等公司，国外包括Uber、Lyft、Netflix等公司都是Flink的使用者。今年8月发布的F...

/ Windows服务 // 连接与断开服务器 // 数据库操作 /------------------/ 表的操作 /------------------/ 数据操作 /------------------/ 字符集编码 /------------------/ 数据类型（列类型） /------------------/ 选择类型 // 列属性（列约束） /------------------/ 建表规范 /------------------/ SELECT /------------------/ UNION /------------------/ 子查询 /------------------/ 连接查询(join) /------------------/ 导入导出 /----...

深度学习作为人工智能的重要手段，迎来了爆发，在NLP、CV、物联网、无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用。最近几年，各种深度学习算法层出不穷,GenerativeAdverarialNetwork(GAN)自2014年提出以来，引起广泛关注，身为深度学习三巨头之一的YanLecun对GAN的评价颇高，认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破，是近十年来机器学习上最有意思的工作。围绕GAN的论文数量也迅速增多，各种版本的GAN出现，主要在CV领域带来了一些贡献，如下图所示。我们可以利用GAN生成一些我们需要的图像或者文本，比如二次元头像。GAN主要的应用是自动生成一些东西，包括图像和文本等，比如随机给一个向量作为输入，通过GAN的Generator生成一张图片，或者生成一串语句。ConditionalGAN的应用更多一些，比如数据集是一段文字和图像的数据对，通过训练，GAN可以通过给定一段文字生成对应的图像。GAN主要可以分为Generator（生成器）和Discriminator（判别器）两个部分，其中Generator其实就是一个神经网络，输入一个向量，可以输出一张图像（即一个高维...

前言在生活中，我们经常给朋友推荐一些自己喜欢的东西，也时常接受别人的推荐。怎么能保证推荐的电影或者美食就是朋友喜欢的呢？一般来说，你们两个人经常对同一个电影或者美食感兴趣，那么你喜欢的东西就很大程度上朋友也会比较感兴趣。在大数据的背景下，算法会帮我寻找兴趣相似的那些人，并关注他们喜欢的东西，以此来给我们推荐可能喜欢的事物。场景描述某外卖店铺收集了一些用户对本店铺美食的评价和推荐分，并计划为一些新老客户推荐他们未曾尝试的美食。数据分析ABCDEFGHIJK0[0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,5],1[0,0,0,3,0,4,0,0,0,0,3],2[0,0,0,0,4,0,0,1,0,4,0],3[5,4,5,0,0,0,0,5,5,0,0],4[0,0,0,0,5,0,1,0,0,5,0],5[4,3,4,0,0,0,0,5,5,0,1],6[0,0,0,4,0,4,0,0,0,0,4],7[0,0,0,2,0,2,5,0,0,1,2],8[0,0,0,0,5,0,0,0,0,4,0],9[1,0,0,0,0,0,0,1,2,0,0]横轴为美食品种，分为A--K11中，竖轴为用...

/摘要： 分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前，可能会犹豫不决，但对机器而言，则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择，而且保证误差最小。充足的样本，合适的算法可以透过表象的类别，进而挖掘其内在的联系、区别，找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。模型训练与在线预测服务、推荐算法四部曲、机器学习PAI实战、更多精彩，尽在开发者分会场【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之综述【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之商品价格预测【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之美食推荐【机器学习PAI实战】——玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前，可能会犹豫不决，但对机器而言，则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择，而且保证误差最小。充足的样本，合适的算法可以透过表象的类别，进而挖掘其内在的联系、区别，找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。所以说学习和应用机器学习的算法，要求我们必须非常了解数据实例，每个样本数据有多少个特征，哪些特征是敏感的，特征分布...