Jpeg";//缩略图 if (!ispic) sfileurl = expname.Substring(1, 3); //如果附件不是图片保存文件类型，用于显示文件类型图标 #endregion #region 图片尺寸限制

QJM源码分析 Hadoop QJM的实现用到了paxos算法，pasos算法是是莱斯利·兰伯特于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。 这个算法被认为是类似算法中最有效的。pasos算法用在hadoop

首先明确，这篇文章主要包括三个部分： Redux 背后的设计思想 源码分析以及自定义中间件 开发中的最佳实践 Redux背后的设计思想 在讲设计思想前，先简单讲下Redux是什么？我们为什么要用Redux？

。这个方法的问题就在于它也是需要不断地建立TCP连接，同时HTTP头部是很大的，效率低下。 （3）直接和服务器建立一个TCP连接，保持这个连接不中断。这个至少在浏览器端是做不到的，因为没有相关的A

目录 Balancer 负载均衡 3 HBase HTable 6 Delete操作 9 Get 操作 9 Scan 10 Client如何找到正确的Region Server 12 Put Delete

Clusters Adhoc Hive-Hadoop Cluster Hive replication 3 hive 3.1 Architecuture Hive Architecture Metastore

H3 是一个 C 语言实现的快速的 HTTP Header 解析库。H3使用预先建立的最小完美哈希表来定义header字段名称，以提供快速的字段名称查找。 示例代码： h3_request_hea

5，在90年代初由MIT的计算机科学实验室和RSA Data Security Inc发明，经MD2、MD3和MD4发展而来。     MD5将任意长度的“字节串”变换成一个128bit的大整数，并且它是一个

jtek Kaliciński公开发帖称，Android M Developer Preview 3需要更长时间打磨，因为它们想使之接近最终正式版。 《谷歌放大招，拯救用户的老旧Android机》 ：

在 Node.js 中，要说如果有几乎会在每一个文件都要用到的一个全局函数和一个全局对象，那应该是非 require 和 module.exports 莫属了。它们是 Node.js 模块机制的基石。大家在使用它们享受模块化的好处时，有时也不禁好奇： 为何它俩使用起来像是全局函数/对象，却在 global 对象下访问不到它们？ 'use strict' console.log(require) /

vivo、OPPO 中，至少有三家厂商和 Google 在聊。 教程 《 Android应用Context详解及源码解析》 ：我们开发App应用程序时每天都在使用Context，获取资源、启动一个Activity等。

com.squareup.okhttp3 okhttp

6容器(4)-HashMap源码解析 》。那么ArrayDeque这里又是基于什么考虑呢，我们下面再看。 而tail不是最后一个元素的索引，是下一个要添加的元素索引，也就是最后一个元素+1。 3.构造方法

用来当一个事件发送过来时这个方法来触发相应的处理。该接口可以通过指定需要接收的事件来实现(不懂看源码咯，源码里方法接收一个 event 作为参数)。由此，Spring会自动过滤筛选可以用来接收给定事件的监听器(

深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实

他目前的兴趣在于通过机器学习寻求人工智能，包括深度学习和表征学习的基础问题，高维空间的几何泛化、流形学习、受生物启发的学习算法，以及统计机器学习的挑战性应用。作为我们持续跟进的深度学习Q&A系列报道的一部分，在他在

2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google

前言： 主要总结一下自己最近看文章和代码的心得。 1. CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。

在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”。其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权值w1, w2, w3写到“连接线”的中间。 图1 单层神经网络 在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层

与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。