《步步高》专题

Polar 跑步计划是基于您的体能等级建立的个性化计划，目的在于确保您正确训练，避免过度训练。该计划具有智能特点，可根据您的进展进行相应调整，让您了解何时适合减少一些训练，何时让训练提升一个等级。每个计划都针对您的比赛定制，考虑了您的个人特点、训练背景与准备时间。该计划免费提供，可登录 www.polar.com/flow 在 Polar Flow 网络服务中获取。 提供适合 5k、10k、半程马

你需要设置和配置一些工具来学习此书。有可能你已经有了很多这些东西，但让我们确认一下。 程序员的编辑器 你需要一个程序员的文本编辑器，而不是 IDE。Vim，Emacs 和 Atom 都是程序员的文本编辑器。他们不是简单的文本编辑器，不仅仅能处理文本，而且为你管理整个项目而设计，并能够一次处理大量的程序文件。它们还具有 IDE 中的常见功能，如运行构建命令，脚本，以及其它，但有一个主要区别。IDE

程序就是一系列指令的集合，这些指令能驱使计算机去做不同的事情。有时候计 算机执行的一个指令取决于它所执行的前一个指令。本章将介绍两种主要的给出指令， 也叫 “命令”，的方式。一种方式是使用 解释器 ，另一种方式是使用 编译器。人类语言对 于计算机来说语义模糊太难于理解，因此计算机命令都用为了特定目的设计的的一种或 其他种计算机语言写的。 2.3.1 解释器 使用解释器的计算机语言就像一个环境。解释

异步控制（Sync Controller） 概述 众所周知，在分布式计算系统中，由于多个计算节点计算进度不可能完全一致，会导致了在汇总结果时需要等待那些计算速度较慢的节点，即慢节点会拖慢整个计算任务的进度，浪费计算资源。 考虑到机器学习的特殊性，系统其实可以适当放宽同步限制，没有必要每一轮都等待所有的计算节点完成计算，部分跑得快的Worker，其实完全可以先把训练好的增量Push上去，然后进行下一

1、进程同步的基本概念 多道程序环境下，进程是并发执行的，不同进程间存在着不同的相互制约关系。为了协调进程之间的相互制约关系，达到资源共享和进程协作，避免进程之间的冲突，引入了进程同步的概念。 （1） 临界资源 多个进程可以共享系统中的各种资源，但其中许多资源一次只能为一个进程所使用，我们把一次只允许一个进程使用的资源成为临界资源。 对临界资源的访问，必须互斥的进行。每个进程中，访问临界资源的那段

遵循下面的引导，在 Linux 上构建 Electron . Prerequisites Python 2.7.x. 一些发行版如 CentOS 仍然使用 Python 2.6.x ，所以或许需要 check 你的 Python 版本，使用 python -V. Node.js v0.12.x. 有很多方法来安装 Node. 可以从 Node.js下载原文件并且编译它 .也可以作为一个标准的用户在

遵循下面的引导，在 Windows 上构建 Electron . 前提 Windows 7 / Server 2008 R2 or higher Visual Studio 2013 with Update 4 - download VS 2013 Community Edition for free. Python 2.7 Node.js Git 如果你现在还没有安装 Windows , mod

遵循下面的步骤, 在 Windows 平台上构建 Electron。 Build Instructions (Windows) Follow the guidelines below for building Electron on Windows. 基本要求 Windows 10 / Server 2012 R2 或更高版本 Visual Studio 2017 15.7.2 或更高版本 - 免

遵循下面的引导，在 macOS 上构建 Electron. Build Instructions (macOS) Follow the guidelines below for building Electron on macOS. 基本要求 macOS >= 10.11.6 Xcode >= 9.0.0 node.js (外部) 包含TLS 1.2支持的Python2.7 Prerequisit

遵循下面的步骤，在 Linux 上构建 Electron. Build Instructions (Linux) Follow the guidelines below for building Electron on Linux. 前提条件 至少 25GB 硬盘空间 和 8GB 内存. Python 2.7.x. 一些发行版如 CentOS 6.x 仍然使用 Python 2.6.x ，所以或许

Nuxt.js 扩展了 Vue.js，增加了一个叫asyncData的方法，使得我们可以在设置组件的数据之前能异步获取或处理数据。 asyncData 方法 asyncData方法会在组件（限于页面组件）每次加载之前被调用。它可以在服务端或路由更新之前被调用。 在这个方法被调用的时候，第一个参数被设定为当前页面的上下文对象，你可以利用asyncData方法来获取数据，Nuxt.js 会将async

接下来将带大家深入了解 express 的一些知识。

在上一节的例子里，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。一般来说，假设输入形状是$n_h\times n_w$，卷积核窗口形状是$k_h\times k_w$，那么输出形状将会是 $$(n_h-k_h+1) \times (n_w-k_w+1).$$ 所以卷积层的输出形状由输入形状和卷积核窗口形状决定。本节我们将介绍卷积层的两个超参数，即填充和步幅。它们可以对给定形状的

异步队列区别于 RabbitMQ Kafka 等消息队列，它只提供一种 异步处理 和 异步延时处理 的能力，并 不能 严格地保证消息的持久化和 不支持 完备的 ACK 应答机制。 安装 composer require hyperf/async-queue 配置 配置文件位于 config/autoload/async_queue.php，如文件不存在可自行创建。 暂时只支持 Redis Dri

不断提高自己的翻译效率以达到事半功倍的效果，是各位朋友都希望的。如何达到这个目标呢？根据我的经验，不断反思、总结自己的翻译经历，是很有成效的办法。下面是我自己总结的翻译步骤，按照这样的步骤，我可以获得最高的翻译效率，希望对大家有所帮助。 第一步，通读 通读很重要，却被许多译者忽视。他们往往认为，原文的“意思”没什么难的，自己英文又够好，可以直接下笔，遇到问题“见招拆招”即可，翻译前通读原文完全是浪