深度解析SDN——利益.战略.技术.实践(实战派专家力作,业内众多专家推荐) 张卫峰 编   ISBN 978-7-121-21821-7 2013年11月出版 定价:59.00元 232页 16开 编辑推荐 1.<深度解析SDN——利益.战略.技术.实践>使用通俗易懂的语言全面深入介绍了SDN(软件定义网络),适合所有想了解下一代网络的读者阅读,特别是了解其发展背后的利益关系.技术实践等. 2.作者张卫峰作为一线SDN产品技术方向的把握者,跟ONF.OpenDayLight.OCP等组织有直…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

<SEO深度解析——全面挖掘搜索引擎优化的核心秘密> 基本信息 作者: 痞子瑞 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121224041 上架时间:2014-2-28 出版日期:2014 年3月 开本:16开 页码:560 版次:1-1 所属分类:计算机 > 信息系统   更多关于>>><SEO深度解析——全面挖掘搜索引擎优化的核心秘密> 编辑推荐 夫唯.<SEO实战密码>作者ZAC力荐,第一本完全围绕百度展开深入讨论的最接地气.最多赞誉.最…

原文:深度解析javascript中的浅复制和深复制 在谈javascript的浅复制和深复制之前,我们有必要在来讨论下js的数据类型.我们都知道有Number,Boolean,String,Null,Undefined,Object五种类型.而Object又包含Function,Array和Object自身.前面的五种类型叫做基本类型,而Object是引用类型.可能有人就要问,为什么要分基本类型和引用类型呢?后面你就会明白的. 我们首先来看看浅复制和深复制的简洁定义: 深复制:直接将数据复制给…

第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是…

                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:                                                                 …

程序员收藏必看系列:深度解析MySQL优化(一) 性能优化建议 下面会从3个不同方面给出一些优化建议.但请等等,还有一句忠告要先送给你:不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”,包括本文所讨论的内容,而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设. scheme设计与数据型优化选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好,越小的数据类型通常会更快,占用更少的磁盘.内存,处理时需要的CPU周期也更少.越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期,比如,整型就比字符操作代价低,因而…

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管…

Flink 序列化机制 https://t.zsxq.com/JaQfeMf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Da…