微软的云平台媒体服务为流媒体服务提供了多种选择，在使用流媒体服务为企业做流媒体方案时，首先需要确认要流媒体接收目标，如针对广大iOS,Android移动设备，由于它们都支持HLS 格式的流媒体，基于该认知，比较推荐的是使用动态封装，但是必须额外添加流式处理单元，方法是在Azure 门户，点击媒体服务...

文章微软云平台媒体服务实践系列 1- 使用静态封装为iOS,Android 设备实现点播（VoD）方案  介绍了如何针对少数iOS,Android 客户端的场景，出于节约成本的目的使用媒体服务的静态封装实现视频点播方案。实际应用中，所支持的客户端越多，那么所获...

Python为网络编程提高了更高级的封装。SocketServer.py提供了不少网络服务的类。它们的设计很优雅。Python把网络服务抽象成两个主要的类，一个是Server类，用于处理连接相关的网络操作，另外一个则是RequestHandler类，用于处理数据相关的操作。并且提供两个MixIn类，用于扩展Server...

小数据池目的:缓存我们字符串,整数,布尔值.在使用的时候不需要创建更多的对象缓存:int,str,boolint:缓存范围-5~256str:  1.长度小于等于1,直接缓存     2.长度大于1.字符串中如果只有数字,字母,下划线,就会缓存&nb...

Alitmustestforwhetheranapphasallconfigcorrectlyfactoredoutofthecodeiswhetherthecodebasecouldbemadeopensourceatanymoment,withoutcompromisinganycredentials.配置是软件开...

目录什么是pprofpprof的作用pprof如何使用runtime/pprofnet/http/pprofpprof进阶RussCox实战查找内存泄露总结参考资料相信很多人都听过“雷神3”关于性能优化的故事。在一个3D游戏引擎的源码里，JohnCarmack将 1/sqrt(x)&n...

本文主要读者引言REST是什么　　统一接口　　　　基于资源　　　　通过表征来操作资源　　　　自描述的信息　　　　超媒体即应用状态引擎（HATEOAS）　　无状态　　可缓存　　C-S架构　　分层系统　　按需编码（可选）REST快速提示　　使用HTTP动词表示一些含义　　合理的资源名　　XML和JSON　　创建适当粒度的资...

原文标题：AnatomyofaPrograminMemory原文地址：http://duartes.org/gustavo/blog/   [注：本人水平有限，只好挑一些国外高手的精彩文章翻译一下。一来自己复习，二来与大家分享。]     ...

http://blog.yufeng.info/archives/751 我们在Linux上总是要保存数据的，数据要么保存在文件系统里(如ext3)，要么就在裸设备里面。我们在使用这些数据的时候都是通过文件这个抽象来访问的，操作系统会把我们需要的数据给我们，我们通常无需和块设备打交道。从下图我们可以很清楚的看...

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-read/MT注：原文图1与UnderstandingtheLinuxKernel,3rdEdition 14.1.BlockDevicesHandling的图片层次有差异，已经修改成正确版本。Linux系统调用...

一、keras的siamese(孪生网络)实现案例二、代码实现importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmni...

在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的28×2828×28的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参...

.聊天机器人的类型本文分为了哪些类型？2.聊天机器人的有几种主流技术？3.如何利用深度学习构建聊天机器人？聊天机器人（也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人等）是目前非常热的一个人工智能研发与产品方向。很多大型互联网公司投入重金研发相关技术，并陆续推出了相关产品，比如苹果Siri、微软Cortana与小冰、Googl...

    1.原理剖析   2.性能定位   3.经典场景调优   4.内存调优         &n...

过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释：下面再举一个具体的例子：如果我们有6个数据，我们选择用怎么样的回归曲线对它拟合呢？看下图可以发现得到的直线 y=ba*xy...