原文：TwitterLiteandHighPerformanceReactProgressiveWebAppsatScale译者：neal1991welcometostarmyarticles-translator,providingyouadvancedarticlestranslation.Anysuggestio...

打印一个网页，熟悉Java网络编程：importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.io.InputStreamReader;importjava.net.MalformedURLEx...

在开发群里有多位同学问到了关于Android中网络缓存的问题。事实上不管是Android还是iOS，缓存的大致思路都是同样的，以下就几种情况下的缓存做一个大致的介绍。顺便说一下有些开源的网络请求框架已经提供了对缓存的支持。比如如今比較流行的okhttp。但是有的时候我们希望利用Android自带的网络请求api而且实现...

学了一段时间神经网络，又看了些讲人脑的书，有两个想法和大家分享，希望有大神能解惑1、和如今的人工神经网络相比。人的神经间的连接更为复杂，不是全连接或者随机的连接一部分。我认为人脑神经元的连接是在进化过程中不断演变来的，那么人工神经网络是否也能像人一样，在训练的过程中不断改变神经元的连接（不仅是权值）来优化...

近期开源了一个面向协议设计的网络请求库MBNetwork，基于Alamofire和ObjectMapper实现，目的是简化业务层的网络请求操作。对于大部分App而言，业务层做一次网络请求通常关心的问题有例如以下几个：怎样在任何位置发起网络请求。表单创建。包括请求地址、请求方式（GET／POST／……）、请求头等……载入...

连接Server 使用命令./zkCli.sh-server 127.0.0.1:2181POM添加引用<dependency><groupId>org.apache.zookeeper</groupId><artifactId>zookeeper&l...

一、Transition-based的依存解析方法解析过程：首先设计一系列action,其就是有方向带类型的边，接着从左向右依次解析句子中的每一个词，解析词的同时通过选择某一个action开始增量构建依存树,直到句子中的词解析完．优点：解析过程是线性的,operations步骤随句子长度线性增长挑战：在解析的每一步都只...

1、物理层建立、维护、断开物理连接。（由底层网络定义协议）2、数据链路层建立逻辑连接、进行硬件地址寻址、差错校验等功能。（由底层网络定义协议）将比特组合成字节进而组合成帧，用MAC地址访问介质，错误发现但不能纠正。3、网络层进行逻辑地址寻址，实现不同网络之间的路径选择。协议有：ICMPIGMPIP（IPV4IPV6）A...

ProgressiveNNProgressiveNN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一个任务的网络，同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务。为了不忘记之前的任务，他们的方法简单暴力：对所有的之前任务的网络，保留并且fix，每次有一个新任务就新建一个网络（一列）。而为了能使用过去的...

link1:http://tldp.org/HOWTO/html_single/TCP-Keepalive-HOWTO/link2:http://dev.csdn.net/article/84901.shtmlink3:http://lo-res.org/~aaron/tcpipillustrated/richard_...

命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。它是NLP领域中一些复杂任务（例如关系抽取，信息检索等）的基础。NER一直是NLP领域中的研究热点，从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，到近年来基于深度学习的方法，NE...

 LongShortTerm网络——一般就叫做LSTM——是一种RNN特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM由Hochreiter&Schmidhuber(1997)提出，并在近期被AlexGraves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM都取得相当...

 第一种%%%用神经网络解决异或问题clearclcclosems=4;%设置4个样本a=[00;01;10;11];%设置输入向量y=[0,1,1,0];%设置输出向量n=2;%输入量的个数m=3;%隐层量的个数k=1;%输出层的个数w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值v=rand(m,k)...

参数说明：假设有n层。J表示代价函数，和上面的E是同样的意思，只不过用不同的字母写而已。  分析：要想知道第l层的第i个结点的残差，必须知道该节点所连接的下一层的各个结点的权值，以及这些结点的残差，幸亏第l+1层已经计算出来了残差，你只要把后面一层的每个结点j的残差乘以该结点与这一层的结点i相连的权...

反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。BP网络主要用于：1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息；2)模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来；3)分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类；4)数据压缩：减少输出...