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我的第一篇博文

这是我的第一篇博文,特此记录...
代码星球 ·2021-01-26

一篇文章教你读懂Makefile

makefile很重要     什么是makefile?或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西,因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作,但我觉得要作一个好的和professional的程序员,makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编...

Gradle体验/第一篇:下装、安装、配置、体验

http://jingyan.baidu.com/article/4d58d541167bc69dd4e9c009.html...

Java中的多线程=你只要看这一篇就够了

  用多线程只有一个目的,那就是更好的利用cpu的资源,因为所有的多线程代码都可以用单线程来实现。说这个话其实只有一半对,因为反应“多角色”的程序代码,最起码每个角色要给他一个线程吧,否则连实际场景都无法模拟,当然也没法说能用单线程来实现:比如最常见的“生产者,消费者模型”。很多人都对其中的一些概念...

Java中的多线程你只要看这一篇就够了

如果对什么是线程、什么是进程仍存有疑惑,请先Google之,因为这两个概念不在本文的范围之内。用多线程只有一个目的,那就是更好的利用cpu的资源,因为所有的多线程代码都可以用单线程来实现。说这个话其实只有一半对,因为反应“多角色”的程序代码,最起码每个角色要给他一个线程吧,否则连实际场景都无法模拟,当然也没法说能用单线...

一篇文章 图解MySQL 玩转MySQL,MySQL优化思想基本都放在这里了

https://www.toutiao.com/a6733466794163454472/?timestamp=1569375599&app=news_article_lite&group_id=6733466794163454472&req_id=20190925093959010026079...

对不起,这是一篇负能量爆棚的文章

不管你在 哪个城市此刻你心情如何我们依然在这里相遇 夜,真的好安静,宣泄的是我们自己 看了会龙哥的书,我才认真的发现,自己的焦虑症从很早开始就有变严重的迹象。 我没和任何人说过,但是身边的朋友肯定也能感受到,只是有的疏远,有的会关心我怎么了,但是每次我都是嘻嘻哈哈的就过去了&nb...

深入理解synchronized底层原理,一篇文章就够了!

前言一、synchronized的特性1.1原子性1.2可见性1.3有序性1.4可重入性二、synchronized的用法三、synchronized锁的实现3.1同步方法3.2同步代码块四、synchronized锁的底层实现五、JVM对synchronized的优化5.1锁膨胀5.1.1偏向锁5.1.2轻量级锁5....

Git让你从入门到精通,看这一篇就够了!

  Git是什么?Git是一个开源的分布式版本控制系统。什么是版本控制?版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化,以便将来查阅特定版本修订情况的系统。什么是分布式版本控制系统?介绍分布式版本控制系统前,有必要先了解一下传统的集中式版本控制系统。集中化的版本控制系统,诸如CVS,Subversion等...

关于HTTP协议,一篇就够了

 HTTP协议是HyperTextTransferProtocol(超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(WWW:WorldWideWeb)服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据(HTML文件,图片文件,查询结果等)。HTTP是一个属于应用层的面向对象的协议...

写一个函数,获取一篇文章内容中的全部图片,并下载

functiondownload_images($article_url='',$image_path='tmp'){//获取文章类容$content=file_get_contents($article_url);//利用正则表达式得到图片链接$reg_tag='/<img.*?"([^"]*(jpg|bmp|...

一篇有关调参的文章(很好,很重要)

http://russellsstewart.com/notes/0.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/20792837...

一篇博客:分类模型的 Loss 为什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值。分类问题,都用onehot+crossentropytraining过程中,分类问题用crossentropy,回归问题用meansquarederror。training之后,validation...

损失函数很好的一篇总结博客

http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html   lr的损失函数是crossentropyloss,adaboost的损失函数是expotionalloss,svm是hingeloss,常见的回归模型通常用均方误差loss。 在神...
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