SourceMonitor是一款免费的软件,运行在Windows平台下。它可对多种语言写就的代码进行度量,包括C、C++、C#、Java、VB、Delphi和HTML,并且针对不同的语言,输出不同的代码度量值。
使用高速缓存来作为内存与处理器之间的缓冲,将运算需要用到的数据复制到缓存中,让计算能快速进行;当运算结束后再从缓存同步回内存之中,这样处理器就无需等待缓慢的内存读写了。
以下是学习这些基本的VIM命令的基本步骤,在学习完之后,可以依照上图进一步的学习和使用!! 步骤1 注释1: 1) h j k l为光标键,分别左下上右 2) i 插入键进入编辑模式,Esc键退出到一般模式
对于一般java代码,采用传统的Junit测试,开发人员通常会编写重要接口和函数的白盒测试代码,不做过多讨论。 但因Android的特殊运行机制(Dalvik虚拟机),其中存在Application、Activity、Service等特殊组件,而这些组件都涉及到生命周期管理的问题。
1、局部最优问题。 深度学习算法的目标函数,几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法,都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道,梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此,如果找到最优解,将是深度学习领域,非常值得研究的课题。
golang.org/welcome/1 该指南以详尽的例子来引导你学习和了解Go语言的特性, 没有比这更好的Go的入门学习资源了。这些示例分成三个部分: 1)、基础:主讲是Go的一些基本概念
1、CloudStack是一个开源的具有高可用性及扩展性的云计算平台。
Spring JdbcTemplate学习笔记
Bigtable为Google设计的一个分布式结构化数据存储系统,用来处理Google的海量数据。Google内包括Web索引、Google地球等项目都在使用Bigtable存储数据。尽管这些应用需求差异很大,但是Bigtable还是提供了一个灵活的、高性能的解决方案。
我们都知道,在JDK1.5之前,Java中要进行业务并发时,通常需要有程序员独立完成代码实现,当然也有一些开源的框架提供了这些功能,但是这些依然没有JDK自带的功能使用起来方便。而当针对高质量Java多线程并发程序设计时,为防止死锁等现象的出现,比如使用java之前的wait()、notify()和synchronized等,每每需要考虑性能、死锁、公平性、资源管理以及如何避免线程安全性方面带来的危害等诸多因素,往往会采用一些较为复杂的安全策略,加重了程序员的开发负担.万幸的是
PredictionIO 是一个开源的机器学习引擎,程序员用来使程序显示得具有预测性特点,例如个性化,推荐,内容显示。用PredictionIO你可以瞬间让你的程序增加以下特点:预测用户行为,提供个性
Monte (machine learning in pure Python)是一个纯Python机器学习库。它可以迅速构建神经网络、条件随机场、逻辑回归等模型,使用inline-C优化,极易使用和扩展。
研究数据挖掘和机器学习有一段时间了,对数据挖掘来说,商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等;由于个人学习和版权、算法定制等问题,开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十
JVM类加载过程学习总结 先不说JVM类加载的原理,先看实例: NormalTest类,包含了一个静态代码块,执行的任务就是打印一句话。 /** * 在正常类加载条件下,看静态代码块是否会执行
上周,我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup,一位主讲是eHarmony公司(美国最大的婚恋交友网站之一,通过性格测试来进行婚恋匹配的模式——百度百科)的Jon Morra,他着重分享了机器学习(machine
Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库。采用Python / Theano开发。 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(visio
https://github.com/liuliu/ccv mlpack :可扩展的C++机器学习库 地址: https://github.com/anticlockw OpenCV:开源计算机视觉库
Gradle是一种自动化构建工具。 其实,Gradle被设计为一种构建语言,而非一个严格的框架。Gradle的核心使用Java和Groovy语言实现,所以,你可使用Java或者Groovy语言来扩展Gradle。当然,你也可以使用Scala。
探索Google App Engine背后的奥秘(6)- 总结 Amazon网站架构学习总结 Amazon网站架构学习总结 Amazon 的 Dynamo 架构 eBay 的应用服务器规模 eBay 的数据量
这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。在今年发布的两个机器学习项目中, cxxnet 是最精彩的一个。因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致: 除了前沿的深度学习之外,它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最为享受的