10 2023 档案
摘要：
from pixiv 如何使用.h文件？ 一篇不错的博客 具体来说我们可以在.h中进行定义const常量，这个不用使用extern也不会报错 使用普通变量将其当做全局变量的时候就要用extern关键字了 同时在其中只是定义struct等也没啥问题 还还可以在其中引用其他.h库 但是要使用如下代码 #
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from pixiv 如何使用.h文件？ 一篇不错的博客 具体来说我们可以在.h中进行定义const常量，这个不用使用extern也不会报错 使用普通变量将其当做全局变量的时候就要用extern关键字了 同时在其中只是定义struct等也没啥问题 还还可以在其中引用其他.h库 但是要使用如下代码 #
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from pixiv CPU CPU的命名规则 Intel 13 15 17 19这些是同一时间发布，即是想要说明i5不一定比i7性能要低 2023年的i5比2018年的i7肯定好很多 我们更应该关注的是代数： 以下分别为8代i7,4代i7,1代i7 子型号 尾缀 无尾缀 U K F KF 如果买了
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from pixiv CPU CPU的命名规则 Intel 13 15 17 19这些是同一时间发布，即是想要说明i5不一定比i7性能要低 2023年的i5比2018年的i7肯定好很多 我们更应该关注的是代数： 以下分别为8代i7,4代i7,1代i7 子型号 尾缀 无尾缀 U K F KF 如果买了
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摘要：
from pixiv 进程概念与进程查看 pstree 我发现help这个命令简直是个好东西，可以更快地显示出常用参数，可以先使用type xxx 来看下xxx命令的类型，然后再决定用help xxx还是xxx --help pstree是以树的形式打印出当前全部运行的进程 就拿 pstree -a
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from pixiv 进程概念与进程查看 pstree 我发现help这个命令简直是个好东西，可以更快地显示出常用参数，可以先使用type xxx 来看下xxx命令的类型，然后再决定用help xxx还是xxx --help pstree是以树的形式打印出当前全部运行的进程 就拿 pstree -a
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摘要：
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con
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from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con
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摘要：
from pixiv 有穷自动机 我们学习完后应该能够做到一件事： 正则表达式->NFA->DFA->识别 正则表达式->NFA 教程的P55和P56,57有详细过程 其实在真正考试的时候按照这个教程上写，当正则表达式有点复杂的时候，我们的ε会有点多，同时状态也有点多，这会导致下面将NFA->DFA
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from pixiv 有穷自动机 我们学习完后应该能够做到一件事： 正则表达式->NFA->DFA->识别 正则表达式->NFA 教程的P55和P56,57有详细过程 其实在真正考试的时候按照这个教程上写，当正则表达式有点复杂的时候，我们的ε会有点多，同时状态也有点多，这会导致下面将NFA->DFA
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摘要：
from pixiv 从全连接层到卷积 原理 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，
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from pixiv 从全连接层到卷积 原理 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，
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from pixiv 层和块 为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 从编程的角度来看，块由类（class）表示。 它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数， 并且必须存储任何必需的参数。 于是我们有
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from pixiv 层和块 为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 从编程的角度来看，块由类（class）表示。 它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数， 并且必须存储任何必需的参数。 于是我们有
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我永远的乌托邦 from pixiv_水星领航员 基本表的定义，删除和修改 1. 定义基本表（CREATE TABLE）： 要在数据库中定义一个新的基本表，你可以使用 CREATE TABLE 语句。以下是一个创建名为 "Employees" 的基本表的示例： CREATE TABLE Employ
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我永远的乌托邦 from pixiv_水星领航员 基本表的定义，删除和修改 1. 定义基本表（CREATE TABLE）： 要在数据库中定义一个新的基本表，你可以使用 CREATE TABLE 语句。以下是一个创建名为 "Employees" 的基本表的示例： CREATE TABLE Employ
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摘要：
from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性"
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from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性"
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