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摘要： Threads: Introduction [TOC] Overview 同一个进程内的所有线程相互独立运行，执行着相同的程序，所有的线程共享相同的内存，包括初始化过的数据、未初始化的数据以及堆区（一个传统的UNIX进程是一特殊多线程进程，该进程只包括一个线程）。 在Figure 29 1中有一些简 阅读全文

摘要： Sockets: Introduction [TOC] Overview Communication donmains 每个socket必须存在于一个 中，该域决定了： 标识一个socket的方法（一个socket地址的格式）； 通信的范围（比如在同一个主机上不同应用之间的通信，或者通过网络在不同主 阅读全文

摘要： Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees [TOC] 可以使用跳表来代替平衡树。跳表使用随机化来实现平衡(probabilistic balancing)，而不是使用严格操作限制来实现平衡(strictly enforced 阅读全文

摘要： Understanding LSTM Networks 原作者：Christopher Olah 原址：http://colah.github.io/posts/2015 08 Understanding LSTMs/ Step by Step LSTM Walk Through LSTM的第一步是 阅读全文

摘要： Pandas [TOC] Data Structure Series A Series is a one dimensional array like object containing a sequence of values (of similar types to NumPy types) a 阅读全文

摘要： 创建数组 接收一个 ，将其转换为一个 、`np.zeros ndarray ndarray` 、`np.zeros_like ndarray ndarray`，被 0、1填充 基本的索引以及切片 numpy中的索引及切片操作不会进行复制操作。 对于多维数组，每个索引对应的对象不再是一个标量，而是另一 阅读全文

摘要： 在 Caffe SSD 上进行迁移学习 [TOC] 机器环境 OS: Ubuntu16.04 GPU: TITAN Xp 编译Caffe SSD时，我们没有选择 python 接口。不过事后来看也许添加 python 接口会更方便。 准备数据集 得到 trainval.txt 由于习惯，我们将图片和 阅读全文

摘要： Log [TOC] 试验环境： GPU: TITAN Xp CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5 2620 v4 @ 2.10GHz OS: Ubuntu 16.04 Anaconda: conda 4.6.11 Python: 3.5.6 Tensorflow: 1.10.0 阅读全文

摘要： 感知机 [TOC] 感知机是二分类的线性分类模型 。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和 1二值。 采用基于误分类的损失函数，算法采用梯度下降法对损失函数进行极小化。 感知机模型 感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类函数或者线性分类器。 几何解释 ：线性方程$w x+b= 阅读全文

摘要： 第一章 统计学习及监督学习概论 [TOC] 1.1 统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 1.2 统计学习的分类 1.2.1 基本分类 监督学习 监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。标注数据表示输入输出的对应关系，模型对给定 阅读全文