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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。
Ruby提供了两种I/O例程,第一种是简单的接口,我们已经用了很多了。 print "Enter your name: " name = gets Kernel模块提供了一整套和I/O相关的方法:gets, open, print, printf, putc, puts, readline, readlines, 和test等,这些方法能使你简单方便的进行Ruby编程。这些方法典型的对标准输入输
现在我们已经学习了很多详细的内容,我们可以开始学习更加令你感兴趣的东西,比如控制流语句。在继续学习之前,请确信你对本章的内容清楚明了。
空白在Python中是重要的。事实上行首的空白是重要的。它称为缩进。在逻辑行首的空白(空格和制表符)用来决定逻辑行的缩进层次,从而用来决定语句的分组。 这意味着同一层次的语句必须有相同的缩进。每一组这样的语句称为一个块。我们将在后面的章节中看到有关块的用处的例子。 你需要记住的一样东西是错误的缩进会引发错误。例如: i =5 print'Value is', i# Error! Notice a
记住,Python把在程序中用到的任何东西都称为 对象 。这是从广义上说的。因此我们不会说“某某 东西 ”,我们说“某个 对象 ”。 给面向对象编程用户的注释 就每一个东西包括数、字符串甚至函数都是对象这一点来说,Python是极其完全地面向对象的。 我们将看一下如何使用变量和字面意义上的常量。保存下面这个例子,然后运行程序。 如何编写Python程序 下面是保存和运行Python程序的标准流程。
仅仅使用字面意义上的常量很快就会引发烦恼——我们需要一种既可以储存信息 又可以对它们进行操作的方法。这是为什么要引入 变量 。变量就是我们想要的东西——它们的值可以变化,即你可以使用变量存储任何东西。变量只是你的计算机中存储信息的一部分内存。与字面意义上的常量不同,你需要一些能够访问这些变量的方法,因此你给变量名字。
一、Selenium的Java编程基本语法 在Selenium的基本语法中首先是需要定位到页面元素的,Selenium通过找寻到界面元素然后触发相应的时间,通过页面元素变化判断是否执行了相应的操作。 可以通过页面元素的属性获取相应的页面元素。 1.通过Identifier(id)定位元素 所给出的定位的HTML元素必须要有identifier,如果没有就会报告未找到相应元素的错
在开始学习Keras之前,我们希望传递一些关于Keras,关于深度学习的基本概念和技术,我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容,这将减少你学习中的困惑 符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow,都是一个“符号主义”的库。 因此,这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所
在开始学习Keras之前,我们希望传递一些关于Keras,关于深度学习的基本概念和技术,我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容,这将减少你学习中的困惑 符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow,都是一个“符号式”的库。 因此,这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差
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