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  • 超詳:介紹HTTP協議(真的很經典)

    HTTP是一個屬于應用層的面向對象的協議,由于其簡捷、快速的方式,適用于分布式超媒體信息系統。它于1990年提出,經過幾年的使用與發展,得到不斷地完善和擴展。目前在WWW中使用的是HTTP/1.0的第六版,HTTP/1.1的規范化工作正在進行之中,而且HTTP-NG(Next Generation ...

    5618次閱讀 · 0評論 HTTP
  • modbus 入門篇,詳細介紹(值得收藏)

    先來簡單分析一條MODBUS-RTU報文,例如:01 06 00 01 00 17 98 04 01 06 00 01 00 17 98 04 從機地址 功能號 ...

    204802次閱讀 · 1評論 MODBUS
  • 如何成為一名對話系統工程師

    自然語言處理 / 增強學習 / 601 編輯 刪除 對話系統(對話機器人)本質上是通過機器學習和人工智能等技術讓機器理解人的語言。它包含了諸多學科方法的融合使用,是人工智能領域的一個技術集中演練營。圖1給出了對話系統開發中涉及到的主要技術。 對話系統技能進階之路 圖1給出的諸多對話系統相關技術,從哪...

    4352次閱讀 · 0評論 工程師
  • SparkSQL節點訪問雙主的元數據庫主要的兩種方案分析

    點擊上方“中興開發者社區”,關注我們 每天讀一篇一線開發者原創好文 來源 | 中興大數據 “ 開源的Spark SQL并不支持高可用,但實際應用中高可用對于用戶意義重大。中興大數據平臺DAP在對應的ZDH中實現了Spark SQL的高可用。 ” Spark SQL的高可用,是兩個Spark SQL服...

    2309次閱讀 · 0評論 數據庫
  • python字符串拼接方式了解

    python字符串拼接的方式 在Python的實際開發中,很多都需要用到字符串拼接,python中字符串拼接有很多,今天總結一下: 用+符號拼接 用%符號拼接 用join()方法拼接 用format()方法拼接 用string模塊中的Template對象 例子: fruit1 = ‘apples’ ...

    1029次閱讀 · 0評論 python
  • 分布式緩存Redis之HyperLogLog學習教程講解與示例分析

    本學習教程所有示例代碼見GitHub:https://github.com/selfconzrr/Redis_Learning ?? 基數估計算法 就是使用準確性換取空間。 為了說明這一點,我們用三種不同的計算方法 統計所有莎士比亞作品中不同單詞的數量 。請注意,我們的輸入數據集增加了額外的數據以致...

    1721次閱讀 · 0評論 數據緩存
  • homework get set 屬性設置(代碼)

    // / /1、定義1個時間類Time,要求必須具有以下成員變量(屬性)和方法: // / / 1) . deltaTime屬性 , 只具有get訪問器,能夠返回每一幀的時間 ( 1 / 60秒 ); // / / 2) . timeScale屬性,具有get /set訪問器,能夠返回當前的時間比例...

    916次閱讀 · 0評論 代碼
  • 人工智能的重要算法之一--LSTM算法

    2015 年谷歌通過基于CTC 訓練的 LSTM 程序大幅提升了安卓手機和其他設備中語音識別的能力。百度也使用了 CTC;蘋果的 iPhone 在 QucikType 和 Siri 中使用了LSTM;微軟不僅將LSTM 用于語音識別,還將這一技術用于虛擬對話形象生成和編寫程序代碼等。亞馬遜 Alex...

    19532次閱讀 · 0評論 神經網絡人工智能機器學習
  • 人工智能強化學習的原理和目標

    通俗的講,就是當一個小孩學習有迷茫或困惑時,如果老師發現小孩方法或思路正確,就給他(她)正反饋(獎勵或鼓勵);否則就給他(她)負反饋(教訓或懲罰),激勵小孩的潛能,強化他(她)自我學習能力,依靠自身的力量來主動學習和不斷探索,最終讓他(她)找到正確的方法或思路,以適應外部多變的環境。...

    4851次閱讀 · 0評論 人工智能機器學習強化學習
  • 人工智能C4.5算法的概念和優點

    C4.5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念,并和ID3一樣通過學習數據來建立決策樹。ID3算法使用的是信息熵的變化值,而C4.5算法使用的是信息增益率。在決策樹構造過程中進行剪枝,因為某些具有很少元素的結點可能會使構造的決策樹過適應(Overfitting),如果不考慮這些結點可能會更好。對非離...

    11086次閱讀 · 0評論 數據機器學習決策樹
  • 人工智能--深度學習模型

    我們知道機器學習模型有:生成模型(GenerativeModel)和判別模型(Discriminative Model)。判別模型需要輸入變量x,通過某種模型來預測p(y|x)。生成模型是給定某種隱含信息,來隨機產生觀測數據。...

    6044次閱讀 · 0評論 機器學習深度學習
  • 深入了解一下十大經典機器學習算法之一:PCA算法

    對于維數比較多的數據,首先需要做的事就是在盡量保證數據本質的前提下將數據中的維數降低。降維是一種數據集預處理技術,往往在數據應用在其他算法之前使用,它可以去除掉數據的一些冗余信息和噪聲,使數據變得更加簡單高效,從而實現提升數據處理速度的目的,節省大量的時間和成本。降維也成為了應用非常廣泛的數據預處理...

    54776次閱讀 · 0評論 pca機器學習
  • 編程要注意不允許有匹配 [xX][mM][lL] 的處理指令目標。

    一、問題maven打包發布工程時,報錯二、錯誤信息 三、解決辦法該錯誤為,XML配置文件的格式不規范,必須把下面的代碼放在 XML文件的第一行并且前面不能空格 ,注意必須是第一行 ?xml version="1.0" encoding="UTF-8"? 也可以Ctrl+Shift+F,格式化代碼,...

    5654次閱讀 · 0評論 指令
  • 兼具動態規劃DP和蒙特卡洛MC優點的TD Learning算法

    TD Learning(Temporal-Difference Learning) 時序差分學習指的是一類無模型的強化學習方法,它是從當前價值函數估計的自舉過程中學習的。這些方法從環境中取樣,如蒙特卡洛方法,并基于當前估計執行更新,如動態規劃方法。...

    3453次閱讀 · 0評論 數據蒙特卡洛
  • 深度神經網絡帶來的影響

    在計算機視覺領域,大部分的問題都已經開始使用深度神經網絡進行解決,也確實取得了廣泛的成功。在很多視覺任務中,如圖像識別、語義分割、目標檢測與跟蹤、圖像檢索等,作為提取特征的CNN網絡模型往往起到了關鍵的作用。我們經常見到最新的方法將基礎網絡換一下,性能就會得到很大的提升。因此,研究并設計一個更好的網...

  • 深度神經網絡會和人腦神經網絡一樣產生人的智能么?

    首先,人腦不僅僅是個對電信號進行處理的神經網絡。比如說神經遞質在神經元之間擔當了“信使”的作用,而其中的活動是化學過程。甚至人腦中的生物過程和物理過程都可能對思維產生影響,比如腦供血不足和劇烈運動后的眩暈現象。...

    5976次閱讀 · 0評論 神經網絡深度學習
  • Java sctipt常用事件匯總介紹

    鼠標單擊事件 ondblclick 鼠標雙擊事件 onmouseover 鼠標移入事件 onmouseout 鼠標移出事件 onmousemove 鼠標移動事件 onmousedown 鼠標按下事件 用的較少 onmouseup 鼠標松開事件 用的較少 鍵盤事件 執行順序:onkeydown → o...

    1457次閱讀 · 0評論 java
  • 基于SimpleCaptcha的驗證碼開源項目--kaptcha驗證碼組件使用簡介

    Kaptcha是一個基于SimpleCaptcha的驗證碼開源項目。 官網地址: kaptcha的使用比較方便,只需添加jar包依賴之后簡單地配置就可以使用了。kaptcha所有配置都可以通過web.xml來完成,如果你的項目中使用了Spring MVC,那么則有另外的一種方式來實現。 一、簡單的j...

    3087次閱讀 · 0評論 驗證碼
  • Eclipse中修改SVN地址(三步讓你心中了然)

    首先:在Eclipse中選擇Windows- Show View-others 就會出現【 SVN 資源庫/ SVN Repositories】,選中后,點擊確認;然后:選中原有的地址,選擇【重新定位/Relocate】最后:在彈出的窗口中顯示出Eclipse中原有的工程,選中一個項目,再點擊“Ne...

    4551次閱讀 · 0評論 eclipse
  • py3.x和py2.x的區別簡要分析

    這個星期開始學習Python了,因為看的書都是基于Python2.x,而且我安裝的是Python3.1,所以書上寫的地方好多都不適用于Python3.1,特意在Google上search了一下3.x和2.x的區別。特此在自己的空間中記錄一下,以備以后查找方便,也可以分享給想學習Python的frie...

    1987次閱讀 · 0評論 python
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