目录 第1章 介绍 第2章 编程工具 第3章 安全的编程 第4章 本地化与国际化 - L10N 和 I18N 第5章 源代码树指南和维护发展策略 第6章 回归与性能测试
相较于《利用Python进行数据分析》,本书最大的特点是所有操作都变成了分解动作,而且每步都有详细讲解。但是,书写的有点啰嗦,而Jupyter Notebook又有些错。我对两者做了整合和总结。 第一遍整理完,还有许多地方不足,还要再弄。 作者 Theodore Petrou,Dunder Data 创始人 公司网址,http://www.dunderdata.com(dunder是蒸馏朗姆酒的残
开始之前 我们在开始之前先来介绍在windows平台中常用到的几种脚本 Bat 这就是我们常用的Bat脚本,全名为批处理文件,脚本中就是我们在CMD中使用到的命令,这里提一个小问题: CMD的命令行执行命令的优先级是.bat > .exe,那么假如我放一个cmd.bat在system32目录下,那么优先执行的是cmd.bat,这里面的内容就变得不可描述起来了 VBscript 执行vbs就是常说的
2.1、编写第一个类 class ShopProduct { //类体 } 2.2、第一个对象(或者两个) $product1 = new ShopProduct(); $product2 = new ShopProduct(); new 操作符和作为他唯一操作数的类名一起被调用,并生成类的实例。 本例中$product1和$product2同一个类生成的相同类型的不同对象 关于类和对
文档中结合具体的场景来介绍诸葛io的基础功能使用,并提供了相应的视频教程。了解这些能够帮助您更好地使用诸葛io,开启数据驱动之旅。 事件分析 用户 整体 漏斗 留存 页面点击分析 看板 订阅数据日报 实时概览
这里我们重点讲述在 Mac OS X 上编程相关的技能。 3.4.1 你必须掌握的技能 一些周知的行业基础技能就不多说了,像标准 C++、计算机英语这些都是必需的,下面 是在 Mac 上做开发需要的技能: 熟练使用 Mac OS X 系统 了解 Mac OS X 的系统架构 熟悉 Mac OS X 文件系统 了解 Carbon 环境 熟悉 Cocoa 环境 熟练使用 Xcode 能够使用其它的编程
3.3.1 你必须掌握的技能 根据笔者的经验,要想在 Linux 上能够”无障碍”的用 Qt 编程,掌握必要的 Linux 技 能是必需的。以下是笔者列出的一些技能,供参考: 了解各个发行版的特点,能够根据需求,挑选和安装适合自己的发行版; 掌握常见的软件包管理工具的使用,包括 GUI 工具和编译命令,能够熟练安装软件包 熟悉 Linux 文件系统结构,能够熟练使用文件系统操作命令,配置文件的权限
3.2.1 你需要掌握的技能 下面是笔者总结的在 Windows 下做开发需要掌握的一些基本技能,这些都是在实际工 作中经常会用到的,在后面的章节中,我们有重点的讲解相关内容,但这并不是全部 。 了解 Windows 系统各个版本的特点,能够根据需求选用合适的版本; 熟悉 Windows 的运行机理和编程模式 能够熟练配置环境变量,了解注册表的功用,能够修改注册表项 能够熟练配置网络连接,包括局域
Hibernate(实 际上是整个 Object/Relational Mapping)的一个卖点是数据库的移植性。这意味着内部的 IT 用户可以改变数据库供应商,或者可部署的应用程序/框架使用 Hibernate 来同时使用多个数据库产品。不考虑具体的应用情景,这里的基本概念是 Hibernate 可帮助你运行多种数据库而无需修改你的代码,理想情况下甚至不用修改映射元数据。
相关专题 《深度学习》整理 CNN 专题 RNN 专题 优化算法专题 随机梯度下降 动量算法 自适应学习率算法 基于二阶梯度的优化算法 《深度学习》 5.2 容量、过拟合和欠拟合 欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差; 过拟合指模型的训练误差与测试误差(泛化误差)之间差距过大; 反映在评价指标上,就是模型在训练集上表现良好,但是在测试集和新数据上表现一般(泛化能力差); 降低过拟合风险的
偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面; 模型的偏差,指的是模型预测的期望值与真实值之间的差; 模型的方差,指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和; 在监督学习中,模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力; 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错
机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及
像Echo (Alexa)、Siri和谷歌Translate这样的家喻户晓的产品名称至少有一个共同点。它们都是自然语言处理(NLP)应用的产物,NLP是本书的两个主要主题之一。NLP是一套运用统计方法的技术,无论是否有语言学的洞见,为了解决现实世界的任务而理解文本。这种对文本的“理解”主要是通过将文本转换为可用的计算表示,这些计算表示是离散或连续的组合结构,如向量或张量、图形和树。 从数据(本例中
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