多线程学习文档(转载) 目录 基础篇 · 怎样创建一个线程 · 受托管的线程与 Windows线程 · 前台线程与后台线程 · 名为BeginXXX和EndXXX的方法是做什么用的
http://blog.sina.com.cn/mpl398235717 NoSQL数据库学习教程 本文档由http://hitaow.sinaapp.com整理发布。 1 序 2 思想篇 2 CAP
已完成 4 部分,需梯子。 Swift 资料 Swift 编程语言资料大合集 内容不错 Swift 学习资源(刘兰涛) 分类细致 Swift 新手入门汇集帖 内容不少 Swift 速查表 (Ray
对触发弹框,和Add的相似,确定后,更新数据库和更新ListView的显示,其中getNameById是通过id查名字的方法,上次学习已有相类的例子,不再重复。值得注意的是,为了内部类中使用,delete的参数采用来final的形式。
安装完要主机和虚拟机通信,网啊,共享文件夹,鼠标切换什么的,很烦,搞到最后不 是学Linux,而是学习虚拟机了。而且安了虚拟机每次启动时间很长,也就懒得用了,不开虚拟机当然就玩不了Linux,所以强烈不推荐使用虚拟机。
MyEclipse8.5学习手册 MyEclipse8.5支持Struts2.1.8.1,Hibernate3.3,Spring3.0.1添加顺序为Struts,Hibernate,Spring. 1
”,扼要的讲解了Node的身世和所适用的场景,作者文笔轻松流畅、内容充实,是非常难得的学习资料。翻译出来,和大家分享~ Node不是万能药!但的确能解决一些关键问题 学习Node不是一件轻松事儿,但你所收到的回报是对得起你的付出
iOS的完整学习路线图 来自:http://blog.csdn.net/q199109106q/article/details/8596506
SHOGUN是一个机器学习工具箱,其重点是在大尺度上的内核的方法,特别是支持向量机(SVM)的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口 连接到几个不同的SVM的实现中,所有相同的底层,高效的内核实
在Java5之后,并发线程这块发生了根本的变化,最重要的莫过于新的启动、调度、管理线程的一大堆API了。在Java5以后,通过 Executor来启动线程比用Thread的start()更好。在新特征中,可以很容易控制线程的启动、执行和关闭过程,还可以很容易使用线程池的特性。
标记清除算法是最基础的收集算法,其他收集算法都是基于这种思想。标记清除算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出需要回收的对象,标记完成之后统一清除对象。
对于淘宝网这样的大型电子商务网站,对于图片服务的要求特别的高。而且对于卖家来说,图片远胜于文字描述,因此卖家也格外看重图片的显示质量、 访问速度等问题。根据淘宝网的流量分析,整个淘宝网流量中,图片的访问流量会占到90%以上,而主站的网页则占到不到10%。同时大量的图片需要根据不同 的应用位置,生成不同大小规格的缩略图。考虑到多种不同的应用场景以及改版的可能性,一张原图有可能需要生成20多个不同尺寸规格的缩略图。
用Swift写的Golang学习App 知识点 UITableView、UISegmentedControl、UIWebView及使用NSXMLParser解析xml。 Screenshots
内容参考了不少其他的博文,根据自己的学习习惯有所改动 如果你已经有较多的面向对象开发经验,跳过以下这两步: 第一步 掌握一门.NET面向对象语言,C#或VB.NET 我强烈反对在没系统学过一门面向对象(OO)语言的前提下去学ASP
Splash提供了一套简单的编程框架,它允许用户实现单线程的SGD、Gibbs Sampling等各类流式算法。而系统在Spark框架内实现单线程算法的自动并行化。
和大多数人一样,小弟对各种机器学习和数据挖掘算法都小有兴趣,常用的算法也都知道基本思想,但尝试不多。最近收集了一些算法的实用技巧,待有空时仔细研读。 (1)机器学习那些事 & 机器学习根基 那些事儿:http://homes
关于本项目 随着学习与使用的编程语言越来越多,在不同语言之间切换时可能混淆一些语法的细节。开始本项目的初衷是作为教初学者朋友学习Javascript的课程大纲,以及作为笔记重新梳理相关的语法和基本概念,后来发现采用脑图(
vowpal_wabbit 是一个机器学习系统,它能推动机器学习前沿技术的学习,例如在线学习、哈希、交互学习等。 你需要下面几款软件: Boost 库,Boost::Program_Options
根据不同的算法和方法分门别类收集了GoLang的机器学习资源库列表。 Generalized Machine Learning Libraries: GoML - https://github
机梯度上升法。由于可以在新样本到来之前对分类器进行增量式更新,因此随机梯度算法是一个在线学习算法。与”在线学习“相对应,一次处理所有数据被称作是”批处理“ 随机梯度上升算法可以写成如下的伪代码: