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    可忽略函数问题怎么解决

    的搜索结果
  • Oracle在英文匹配时大小写敏感,如何忽略大小写进行匹配

    SQL Server使用英文字符串的匹配的时候默认是忽略大小写的,这样用起来是比较方便的,如果想不忽略大小写也可以修改配置,但是Oracle好像不能忽略大小写,在进行字符串匹配的时候就比较麻烦了。那么该怎么解决大小写敏感的问题,把需要的数据都查询出来呢?最常见的办法就是把查询的参数和字段中的内容都...

    文章 深蓝居 2016-05-09 2404浏览量

  • Oracle在英文匹配时大小写敏感,如何忽略大小写进行匹配

    SQL Server使用英文字符串的匹配的时候默认是忽略大小写的,这样用起来是比较方便的,如果想不忽略大小写也可以修改配置,但是Oracle好像不能忽略大小写,在进行字符串匹配的时候就比较麻烦了。那么该怎么解决大小写敏感的问题,把需要的数据都查询出来呢?最常见的办法就是把查询的参数和字段中的内容都...

    文章 浣熊干面包 2013-01-09 702浏览量

  • 深度学习的难点:神经网络越深,优化问题越难

    深度学习的核心问题就是一个非常难的优化问题。所以在神经网络引入后的几十年间,深度神经网络的优化问题的困难性是阻碍它们成为主流的一个重要因素。并导致了它们在20世纪90年代到21世纪初期间的衰落。不过现在已经基本解决了这个问题。在本篇博文中,我会探讨优化神经网络的“困难性”,以及理论上是怎么解释这个...

    文章 小旋风柴进 2017-05-23 1979浏览量

  • 批量云资源管理与自动化运维总结

    1.什么是ROS?   是一款帮助阿里云用户简化云计算资源管理和自动化运维的服务,其本质是一个UTF8 编码的json格式的文件。   2.应用场景:  3.ROS限制和约束: 每个堆栈允许创建的最大资源数(云服务资源,ECS/RDS…..)为200个 每个用户允许创建的堆栈数...

    文章 饮尽楚江秋 2018-06-13 1876浏览量

  • IPC——信号

    Linux进程间通信——使用信号 一、什么是信号 用过Windows的我们都知道,当我们无法正常结束一个程序时,可以用任务管理器强制结束这个进程,但这其实是怎么实现的呢?同样的功能在Linux上是通过生成信号和捕获信号来实现的,运行中的进程捕获到这个信号然后作出一定的操作并最终被终止。   信号是...

    文章 指尖的舞曲 2015-03-31 596浏览量

  • 准备充分了嘛就想学函数式编程?(第四部分)

    本文讲的是准备充分了嘛就想学函数式编程?(第四部分), 想要理解函数式编程,第一步总是最重要,也是最困难的。但是只要有了正确的思维,其实也不是太难。 之前的部分: 第一部分, 第二部分, 第三部分 柯里化 如果你还记得第三部分内容的话,就会知道我们在组合 mult5 和 add 这两个函数...

    文章 玄学酱 2017-10-18 850浏览量

  • TypeScript Function(函数)

    在JavaScript中,函数是构成任何应用程序的基础块。通过函数,你得以实现建立抽象层、模仿类、信息隐藏和模块化。在TypeScript中,虽然已经存在类和模块化,但是函数依旧在如何去"处理"事件的问题上起关键作用。TypeScript在JavaScript的标准基础上给函数添加了一些新的功能使...

    文章 野兽'' 2016-03-01 645浏览量

  • 条件随机场——时间序列(句子单词序列也算),其特征函数必须要考虑前一刻的数据

    摘自:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/139485548 用一个活生生的例子来说明条件随机场的,十分的通俗易懂!原文在这里 [Introduction to Conditional Random Fields]   假设你有许多小明同...

    文章 桃子红了呐 2017-11-16 964浏览量

  • 前端模块化

    前端模块化 在JavaScript发展初期就是为了实现简单的页面交互逻辑,寥寥数语即可;如今CPU、浏览器性能得到了极大的提升,很多页面逻辑迁移到了客户端(表单验证等),随着web2.0时代的到来,Ajax技术得到广泛应用,jQuery等前端库层出不穷,前端代码日益膨胀 这时候JavaScript...

    文章 橘子红了呐 2017-11-14 833浏览量

  • 机器学习者都应该知道的五种损失函数!

    在机器学习中,所有的机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程,我们常常把最小化的函数称为损失函数,它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。在寻找最小值的过程中,我们最常用的方法是梯度下降法。 虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣,并且为我们提供了优化的方向,但是我们必须知道没有...

    文章 【方向】 2018-06-18 5478浏览量

  • Swig之cpp完整python扩展疑难对策

    背景 python在测试和自动化中应用逐渐广泛和深入,与此同时先前用c/c++开发的大量实用工具并存.为了通过c/c++程序在诸如性能和可操作范围等方面的优势提高python的应用支撑功能,同时又节省重复开发的成本,将已有的c/c++二进制工具及公用库融入python类库是一件比较有意义的工作...

    文章 技术小美 2017-11-15 1333浏览量

  • 如何利用缓存机制实现JAVA类反射性能提升30倍

    一次性能提高30倍的JAVA类反射性能优化实践 文章来源:宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第4期-支付结算部支付研发团队高级工程师陶红《JAVA类反射技术&优化》 分享者:宜信支付结算部支付研发团队高级工程师陶红 原文首发于宜信支付结算技术团队公号:野指针 在实际工作...

    文章 宜信技术学院 2019-11-13 4618浏览量

  • JavaScript ES6箭头函数指南

    前言 胖箭头函数(Fat arrow functions),又称箭头函数,是一个来自ECMAScript 2015(又称ES6)的全新特性。有传闻说,箭头函数的语法=>,是受到了CoffeeScript 的影响,并且它与CoffeeScript中的=>语法一样,共享this上下文。 箭...

    文章 技术小牛人 2017-11-15 664浏览量

  • 如何选择合适的损失函数,请看

    机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可...

    文章 技术小能手 2018-07-22 1899浏览量

  • util.promisify 的那些事儿

    util.promisify是在node.js 8.x版本中新增的一个工具,用于将老式的Error first callback转换为Promise对象,让老项目改造变得更为轻松。 在官方推出这个工具之前,民间已经有很多类似的工具了,比如es6-promisify、thenify、bluebi...

    文章 哈你真皮 2018-10-21 651浏览量

  • Kotlin的分享

    在公司部门小组中做了一次kotlin的分享 kotlin简介 Kotlin是由JetBrains公司(IDEA开发者)所开发的编程语言,其名称来自于开发团队附近的科特林岛。 多平台开发JVM :Android; Server-SideJavascript:前端Native(beta) :开发原生应...

    文章 天下贰 2019-09-06 1008浏览量

  • 从Y = X到构建完整的人工神经网络

    原标题 | From Y=X to Building a Complete Artificial Neural Network 作者 | Ahmed Gad 译者 | AI小山(工程师)、朱慧94(上海大学)、Mr-UC(中国科学院大学) 本文编辑:王立鱼 英语原文:https:/...

    文章 雷锋网 2019-07-09 1130浏览量

  • 带你读《Kotlin核心编程》之二:基础语法

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 基础语法在明白Kotlin的设计哲学之后,你可能迫不及待地想要了解它的具体语言特性了。本章我们会介绍Kotlin中最基础的语法和特点,包括: 程序中最基本的操作,如声明变量、定义函数以及字符串操作; 高阶函数的概念,以及函数作为参数和返回值的作用; Lamb...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-04 1091浏览量

  • 利用缓存机制如何实现JAVA类反射性能提升30倍

    在实际工作中的一些特定应用场景下,JAVA类反射是经常用到、必不可少的技术,在项目研发过程中,我们也遇到了不得不运用JAVA类反射技术的业务需求,并且不可避免地面临这个技术固有的性能瓶颈问题。 通过近两年的研究、尝试和验证,我们总结出一套利用缓存机制、大幅度提高JAVA类反射代码运行效率的方法,和...

    文章 YunFeiyang 2020-10-01 236浏览量

  • 带你读《C语言程序设计教程 第4版》之一:C语言概述

    高等院校精品课程系列教材点击查看第二章点击查看第三章C语言程序设计教程第4版 朱鸣华 罗晓芳 董 明 孟 军 汪德刚 编著第1章 C语言概述 1.1程序设计的基本概念 计算机的产生是20世纪重大的科技成果之一。计算机的飞速发展大大促进了知识经济的发展和社会信息化的进程。人与计算机交流最通用的手段是...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-05 725浏览量

  • 「mysql优化专题」本专题总结终章(13)

    一个月过去了,【mysql优化专题】围绕着mysql优化进行了十三篇的优化文章,下面进行一次完整的总结!我尝试用最简短最通俗易懂的话阐述明白每篇文章,让本专题画上完美的句号!坚持到文末,留下你宝贵的评论! 目录: 一、为什么要进行mysql优化?(重点) 二、增删改优化,多数人都会忽略的优化 三、...

    文章 Java进阶架构师 2018-01-04 1802浏览量

  • 代码整洁之道读后理解

    一,关于程序员的价值观 对于一个程序员来说,是应该有价值观的,然而最朴素的基本价值观,就是要写好的代码。然后,要做到这一点不容易, 对些,我针对这些价值观有自己的一些看法: (当然,在网上有关于价值观的内容一大片,各有视角,这里仅仅说说我的看法) 1,good software != qualit...

    文章 fewafd 2018-08-01 1185浏览量

  • Linux信号专题FAQ

    信号: 基本概念 可重入、线程安全以及异步信号安全的区别? ​   参考可重入、线程安全和异步信号安全,需要强调的是异步信号安全,这个概念知道的人不多,平常大家在编写代码的时候也很少考虑这个因素,也不清楚哪些函数是异步信号安全的,哪些不是,典型的像printf就不是异步信号安全的,内部会加锁,但是...

    文章 jeff216 2018-04-11 1140浏览量

  • 《数据结构与算法:Python语言描述》一1.3算法和算法分析

    本节书摘来自华章出版社《数据结构与算法:Python语言描述》一书中的第1章,第1.3节,作者 裘宗燕,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.3算法和算法分析 本节集中讨论算法的问题,特别是算法的性质及其分析技术。 1.3.1问题、问题实例和算法 在考虑计算问题时,需要清晰地区...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2721浏览量

  • 深度探索编译器安全检查

    安全是高质量软件的重点关注方面,最让人害怕、最多被误解的就是缓冲区溢出。现在,提及缓冲区溢出足以让人们停下来,仔细听。太频繁了,技术细节丢失在抄本中,大部分人们对于这种基础的、值得关注的方面离开了。为了解决这个问题,Visual C++ .NET引入了安全检查来帮助开发者确定缓冲区溢出。 什么...

    文章 杨粼波 2017-10-09 1142浏览量

  • 机器学习是如何借鉴物理学思想的?从伊辛模型谈起(万字长文)

    物理和机器学习,这两个听起来不相关的领域,居然有着千丝万缕的联系! 记者第一次听说时也吓了一跳。 而就真有这样一个神奇的模型,将物理和机器学习紧密联系到了一起——它就是伊辛模型。 伊辛模型——一个描述物质磁性的简单模型——会帮助阐释两个领域之间的广泛联系。 今天,文摘菌会先从简单物理直觉谈谈这个模...

    文章 技术小能手 2018-03-12 2156浏览量

  • React 作者关于 Hooks 的深度 issue,值得你阅读

    原文作者:Sebastian Markbåge 译者:UC 国际研发 Jothy 编者按:本文摘自 React Hooks issue,由 React 作者 Sebastian Markbåge 编写,本文内容丰富,所以翻译上也有难度,如果有翻译不准确的地方欢迎指正反馈。 看完所有相关的评论之后...

    文章 初商 2019-08-05 571浏览量

  • 带你读《C++语言导学》之三:模 块 化

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 A Tour of C++, Second Edition 模 块 化 我打断你的时候你不许打断我。—温斯顿·丘吉尔 3.1 引言 一个C++程序包含许多独立开发的部分,例如函数(参见1.2.1节)、用户自定义类型(参见第2章)、类层次(参见4.5节)和模板(...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-07 313浏览量

  • 带你读《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器 学习与深度学习平台》之三:机器学习概述

    点击查看第一章点击查看第二章第3章 机器学习概述 机器学习(Machine Learning,ML)是实现人工智能的一种方法,它来源于早期的人工智能领域,是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物。机器学习可以分为以支持向量机为代表的统计学习和以人工神经网络为代表的深度学习。统计学习模型参数往往是可解...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-01 1152浏览量

  • 用深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?

    神经网络算法利用了随机性,比如初始化随机权重,因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈,因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习,得到一个所学函数的很好的近似。 然而, 有时候用同样的数据训练同一个网络,你需要每次都得到完全相同...

    文章 玄学酱 2017-08-03 2385浏览量

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