《深圳》专题

任务的排序功能正在测试和优化. 请注意, 这项功能在 Gradle 之后的版本里可能会改变. 在某些情况下, 我们希望能控制任务的的执行顺序, 这种控制并不是向上一张那样去显示地加入依赖关系. 最主要的区别是我们设定的排序规则不会影响那些要被执行的任务, 只是影响执行的顺序本身. 好吧, 我知道可能有点抽象. 我们来看看以下几种有用的场景: 执行连续的任务: eg. ‘build’ 从来不会在 ‘

「Allen 谈 Docker 系列」 DaoCloud 正在启动 Docker 技术系列文章，每周都会为大家推送一期真材实料的精选 Docker 文章。主讲人为 DaoCloud 核心开发团队成员 Allen（孙宏亮），他是 InfoQ 「Docker 源码分析」专栏作者，已出版《Docker 源码分析》一书。Allen 接触 Docker 近两年，爱钻研系统实现原理，及 Linux 操作系统。

今天是2014年8月4日，这段时间灾祸接连发生，显示不久前昆山的工厂爆炸，死伤不少，然后是云南地震，也有死伤。为所有在灾难中受伤害的人们献上祷告。 在《永远强大的函数》那一讲中，我已经向看官们简述了一下变量，之后我们就一直在使用变量，每次使用变量，都要有一个操作，就是赋值。本讲再次提及这个两个事情，就是要让看官对变量和赋值有一个知其然和知其所以然的认识。当然，最后能不能达到此目的，主要看我是不是说

什么是深度学习 有两种方式来衡量模型的深度：第一种就是sequential instructions的数目，我们可以把这个想象成最长的计算路径；另一种方式就是描述概念之间相互关系的网络深度，但是这个方式呢要计算需要计算每个concept的representation，所以会比graph的深度要深，主要是因为简单的概念能被定义，从而能够表述更加复杂的概念。 深度学习的历史 深度学习有着长而丰富的开始

tensorflow中的基本数学运算用法 import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(y, feed_

词向量 自然语言需要数学化才能够被计算机认识和计算。数学化的方法有很多，最简单的方法是为每个词分配一个编号，这种方法已经有多种应用，但是依然存在一个缺点：不能表示词与词的关系。 词向量是这样的一种向量[0.1, -3.31, 83.37, 93.0, -18.37, ……]，每一个词对应一个向量，词义相近的词，他们的词向量距离也会越近(欧氏距离、夹角余弦) 词向量有一个优点，就是维度一般较低，一般

在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另一方面，当年研究者还没有大量深入研究参

深度神经网络（DNN）是在输入和输出层之间具有多个隐藏层的ANN。 与浅层神经网络类似，DNN可以模拟复杂的非线性关系。 神经网络的主要目的是接收一组输入，对它们执行逐步复杂的计算，并提供输出以解决诸如分类之类的现实世界问题。 我们限制自己前馈神经网络。 我们在深层网络中有输入，输出和顺序数据流。 神经网络广泛用于监督学习和强化学习问题。 这些网络基于彼此连接的一组层。 在深度学习中，隐藏层的数量

神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合 神经网络和深度学习目前给出了在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念。 想了解本书选择的观点的更多细节，请看这里。或者直接跳到第一章 开始

使用ES6开发已经有1年多了，以前看的是阮一峰老师的ES6教程，也看过MDN文档的ES6语法介绍。本章作为导读，用来汇总所有章节，每一章的内容也是我的学习笔记，也会加上自己对ES6新功能的理解分析，希望对前端爱好者也有帮助。

深度优先搜索（DFS）算法以向深运动的方式遍历图形，并使用堆栈记住在任何迭代中发生死角时获取下一个顶点以开始搜索。 如在上面给出的示例中，DFS算法首先从S到A到D到G到E到B，然后到F，最后到C.它使用以下规则。 Rule 1 - 访问相邻的未访问顶点。 将其标记为已访问。 显示它。 将其推入堆栈。 Rule 2 - 如果未找到相邻顶点，则从堆栈中弹出一个顶点。 （它将弹出堆栈中的所有顶点，这些

在2019年5月，CNCF 筹建通用数据平面API工作组制定UDPA API。本文收集并整理了 UDPA 目前的情况，深入介绍 UDPA 的最新进展。另外 MOSN 已支持 xDS v2，正在向 UDPA 演进。 前言 在2019年5月，CNCF 筹建通用数据平面API工作组（Universal Data Plane API Working Group / UDPA-WG)，以制定数据平面的标准A

4. 抽象外观类 在标准的外观模式结构图中，如果需要增加、删除或更换与外观类交互的子系统类，必须修改外观类或客户端的源代码，这将违背开闭原则，因此可以通过引入抽象外观类来对系统进行改进，在一定程度上可以解决该问题。在引入抽象外观类之后，客户端可以针对抽象外观类进行编程，对于新的业务需求，不需要修改原有外观类，而对应增加一个新的具体外观类，由新的具体外观类来关联新的子系统对象，同时通过修改配置文件来

  3. 外观模式应用实例        下面通过一个应用实例来进一步学习和理解外观模式。          1. 实例说明       某软件公司欲开发一个可应用于多个软件的文件加密模块，该模块可以对文件中的数据进行加密并将加密之后的数据存储在一个新文件中，具体的流程包括三个部分，分别是读取源文件、加密、保存加密之后的文件，其中，读取文件和保存文件使用流来实现，加密操作通过求模运算实现。这三个操

外观模式是一种使用频率非常高的结构型设计模式，它通过引入一个外观角色来简化客户端与子系统之间的交互，为复杂的子系统调用提供一个统一的入口，降低子系统与客户端的耦合度，且客户端调用非常方便。   1. 外观模式概述 不知道大家有没有比较过自己泡茶和去茶馆喝茶的区别，如果是自己泡茶需要自行准备茶叶、茶具和开水，如图1(A)所示，而去茶馆喝茶，最简单的方式就是跟茶馆服务员说想要一杯什么样的茶，是铁观音、