摘要：
本篇为之前学习PG数据库一些基本操作使用以及优化注意。 <!--[if gte mso 9]><xml><o:OfficeDocumentSettings></o:OfficeDocumentSettings></xml><![endif]--> 比较运算符 = : <>,!=，<= , <,>=, 阅读全文
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原地址：http://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/50617190/ 在c++中，vector是一个十分有用的容器。 作用：它能够像容器一样存放各种类型的对象，简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据。 ve 阅读全文
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该篇blog对神经网络的正则化有一个比较好的总结：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657。 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。 阅读全文
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说明: 本文共两篇，转自GCC精彩之旅 。第一篇着重介绍GCC编译一个程序的过程与优化，第二篇侧重在GCC结合GDB对代码的调试。 调试 一个功能强大的调试器不仅为程序员提供了跟踪程序执行的手段,而且还可以帮助程序员找到解决问题的方法。对于Linux程序员来讲,GDB（GNU Debugger）通过 阅读全文
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说明: 本文共两篇，转自GCC精彩之旅 。第一篇着重介绍GCC编译一个程序的过程与优化，第二篇侧重在GCC结合GDB对代码的调试。 在为Linux开发应用程序时,绝大多数情况下使用的都是C语言,因此几乎每一位Linux程序员面临的首要问题都是如何灵活运用C编译器。目前Linux下最常用的C语言编译器 阅读全文
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TensorFlow本身是分布式机器学习框架，所以是基于深度学习的，前一篇TensorFlow简易学习[2]:实现线性回归对只一般算法的举例只是为说明TensorFlow的广泛性。本文将通过示例TensorFlow如何创建、训练一个神经网络。 主要包括以下内容： 神经网络基础 基本激励函数 创建神经 阅读全文
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上篇介绍了TensorFlow基本概念和基本操作，本文将利用TensorFlow举例实现线性回归模型过程。 线性回归算法 线性回归算法是机器学习中典型监督学习算法，不同于分类算法，线性回归的输出是整个实数空间R（故也可用线性回归做分类）。关于线性回归网络资料很多，算法具体推演不做叙述，这里简要概括基 阅读全文
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简介 TensorFlow是一个实现机器学习算法的接口，也是执行机器学习算法的框架。使用数据流式图规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作系统平台。 主要概念 TensorFlow的计算可以表示为有向图(directed graph)，或者计算图(computation graph)，计算图描 阅读全文
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原：http://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/54864952 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每 阅读全文
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说明：以下内容来着之前下载的一份文档，现将概念部分摘录在BLog，如需要完整文档将放在文件中或留言。 SIP简介，第1部分：SIP初探 时间：2006-04-07作者：Emmanuel Proulx浏览次数： 21367 本文关键字：SIP, JAIN, RFC 3261signaling, Web 阅读全文