《深信福》专题

你可以给你的任务加入一段描述性的文字. 它将会在任务执行的时候显示出来. 例子 15.18. 给任务加入描述 build.gradle task copy(type: Copy) { description 'Copies the resource directory to the target directory.' from 'resources' into 'target'

有许多种加入依赖的方式. 在 6.5 小节, “任务依赖”里, 你已经学习了如何使用任务的名称定义依赖. 任务名称可以指向同一个项目里的任务, 或者其他项目里的任务. 为了指向其他项目, 你必须在任务的名称前加入项目的路径. 下面的例子给 projectA:taskX 加入依赖 projectB:taskY : 例子 15.11. 从另外一个项目给任务加入依赖 build.gradle proje

7.1 什么是合约？ 合约是代码（它的功能）和数据（它的状态）的集合，存在于以太坊区块链的特定地址。合约账户能够在彼此之间传递信息，进行图灵完备的运算。合约依靠被称作以太坊虚拟机(EVM)字节代码（以太坊特有的二进制格式）上的区块链运行。合约很典型地用诸如 Solidity等高级语言写成，然后编译成字节代码上传到区块链上。 也存在其他语言，尤其是 Serpent和 LLL，在此文本的以太坊高级语言

目标 在这个章中，我们将学习从立体图像创建深度图。 基本 在上一章中，我们看到了极线约束等相关术语的基本概念。我们也看到，如果我们有两个相同的场景图像，我们可以直观地从中获取深度信息。 上图包含全等三角形。写出它们的等价方程将得到以下结果： $$ disparity = x - x' = \frac{Bf}{Z} $$ $x$ 和 $x'$ 是对应于场景点 3D 的图像平面中的点与其相机中心之间的

　　　　想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。 　　　　而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 　　　　假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为：$$J(W,b) = f

在上一课中我们学习了屏幕空间环境光遮挡算法，在这个算法中首先我们使用了一个缓存来存放每个像素在视图空间中的坐标信息。在这一课中我们要自我挑战一下，直接通过深度缓存来计算像素在视图空间中的位置坐标。这个方法的优点就在于更少的内存占用，因为这样的话我们只需要为每个像素保存一个浮点类型的深度值即可，而不是像之前那样的一个完整的三维向量。这一课的内容很大部分上都依赖于上一课的内容，所以在学习这一课之前要确

Besides the while statement just introduced, Python knows the usual control flow statements known from other languages, with some twists. 除了前面介绍的 while 语句，Python 还从别的语言中借鉴了一些流程控制功能，并有所改变。 4.1 if 语句 if

感谢大家的关注，但其实这些笔记远没有那么大的价值；深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速，这里的很多内容已经年久失修，甚至很多都没有完成。 相关代码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip

这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。 在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷

我们不会在C编程语言中看到Depth First Traversal（或Depth First Search）的实现。 出于参考目的，我们将遵循我们的示例并将其作为我们的图形模型 - 用C实现 (Implementation in C) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #define MAX 5 struct

深入透彻了解 Rails 应用部署 部署实践 Ruby 的多线程应用服务器介绍 by robbin Ruby China 已经正式换成 Puma 来跑了！ by huacnlee 翻译：Ruby 服务器对比 by besfan 蝉游记网站的部署 Nginx,Unicorn,Capistrano,OOB,Graceful Restart by quakewang Working With Unix

4 钩子方法的使用        模板方法模式中，在父类中提供了一个定义算法框架的模板方法，还提供了一系列抽象方法、具体方法和钩子方法，其中钩子方法的引入使得子类可以控制父类的行为。最简单的钩子方法就是空方法，代码如下： public virtual void Display() { }       当然也可以在钩子方法中定义一个默认的实现，如果子类不覆盖钩子方法，则执行父类的默认实现代码。

3 模板方法模式应用实例 下面通过一个应用实例来进一步学习和理解模板方法模式。         1. 实例说明 某软件公司欲为某银行的业务支撑系统开发一个利息计算模块，利息计算流程如下： (1) 系统根据账号和密码验证用户信息，如果用户信息错误，系统显示出错提示； (2) 如果用户信息正确，则根据用户类型的不同使用不同的利息计算公式计算利息（如活期账户和定期账户具有不同的利息计算公式）； (3)

1. 模板方法模式概述  在现实生活中，很多事情都包含几个实现步骤，例如请客吃饭，无论吃什么，一般都包含点单、吃东西、买单等几个步骤，通常情况下这几个步骤的次序是：点单 --> 吃东西 --> 买单。在这三个步骤中，点单和买单大同小异，最大的区别在于第二步——吃什么？吃面条和吃满汉全席可大不相同，如图1所示： 图1 请客吃饭示意图         在软件开发中，有时也会遇到类似的情况，某个方法的实

译者 bruce1408 作者: Robert Guthrie 本文带您进入pytorch框架进行深度学习编程的核心思想。Pytorch的很多概念(比如计算图抽象和自动求导)并非它所独有的,和其他深度学习框架相关。 我写这篇教程是专门针对那些从未用任何深度学习框架(例如：Tensorflow, Theano, Keras, Dynet)编写代码而从事NLP领域的人。我假设你已经知道NLP领域要解决