HTML的学习结构 HTML的背景 HTML的创建 HTML的网页基本结构 HTML的基本标签 HTML的图像标签 HTML的链接标签 HTML的列表标签和表格标签 HTML的媒体元素(视频+音频) HTML的页面结构 HTML的内联框架(iframe) HTML的表单 HTML的表单标签 HTML的表单初级验证 1. HTML的背景 W3C(万维网联盟)标准:结构化标准语言(HTML.XML).表现标准语言(CSS).行为标准(DOM.ECMAScript). 2. HTML的创建 step1…

结构体 go语言中的结构体,是一种复合类型,有一组属性构成,这些属性被称为字段.结构体也是值类型,可以使用new来创建. 定义: type name struct { field1 type1 field2 type2 ... } 我们可以看到每一个字段都由一个名字和一个类型构成,不过实际上,如果我们如果不需要使用某个字段时,可以使用"_"来代替它的名字 并且结构体字段可以是任意类型,函数,接口,甚至是结构体本身都可以 使用结构体 定义一个Person结构体 type Person s…

在开发过程中,经常会需要处理一组不同类型的数据,比如学生的个人信息,由姓名.年龄.性别.身高等组成,因为这些数据是由不同数据类型组成的,因此不能用数组表示,对于不同数据类型的一组数据,可以采用结构体来进行存储.当然,对于面向对象的语言来说,最好是用类来表示,但是C语言是面向过程的,因此选择用结构体来表示. 一.结构体的定义 struct 结构体名{ 类型名 成员名1; 类型名 成员名2; ... ... 类型名 成员名n; }; 二.结构体的变量声明 1.先定义结构体类型,再定义变量 代码 //…

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> //结构体可以存放的学生信息最大个数,不可变变量 ; //学生信息结构体数组,最多可以存放100个学生信息 struct student{ int id; //学号 char *name; //姓名 int age; //年龄 float c_score; //C语言成绩 float english_score; //英语成绩 float database_score; //数据库成绩 float total…

本文内容为本站的 blog 链接 第一章   安装初体验 第二章   访问系统 2.1 基于图形化界面访问 2.2 基于文本访问 2.3 用户管理 第三章   文件系统 3.1  Linux 文件系统结构 3.2  文件系统管理 3.3  文本编辑工具 第四章   进程 4.1  进程 4.2  服务和守护进程 4.3  定时任务 第五章   网络配置 5.1 网卡设置 5.2 路由设置 5.3 主机名 5.4 配置DNS 第六章   软件安装及管理 6.1  rpm 管理包 6.2  yum…

在学习结构体的时候遇到了位域这个概念,位域主要是为了节省内存空间,比如用一个32位,4个字节的int存储一个开关变量时,会造成空间浪费,于是干脆就考虑在这个32划分不同的区域来存储数据,例如划出1位存这个开关变量. struct tag{ unsigned int a; unsigned int b; } 这个结构体会占用2个int对应的 8个字节,如果a,b存的是开关变量,仅仅需要2位即可,这样也只是在一个int里划分域就可以了 struct tag{ unsigned int a:1;  …

C 语言中指针的操作非常灵活,它也能指向结构体变量对结构体变量进行操作.在学习结构指针之前,需要再次加深对指针的认识.声明指针变量时所使用的数据类型修饰符实际上的作用是定义指针访问内存的范围,如果指针定义为整型,那么该指针访问内存的范围就是整型变量在内存中所占用的空间大小.虽然每次尝试将指针变量所在存储的内存地址输出会发现,任何类型的内存地址长度都一样,但不同类型间不能相互复制,只有空值型除外.因此在使用指针操作结构体时,一定要确定指针所定义的数据类型与结构体的数据类型相同. 7.3.1 指向结…

对于刚刚上大一的新手,且是那种十分有上进的学生,在学习计算机的过程中必然会有一大堆的困惑,比如: 1 .如何学好编程(这与以往的应试教育完全不同,按照以往的那种学习方式,看书刷题不过是成为一个考试学霸而已,笔者见过太多考试很牛掰,但是写出来的代码却很恶心的人) 2.学习计算机的方向和目标,计算机道路永无止境,知识永远学不完, 如果盲目的学习,可能会错失在正确时间学习到相当重要知识的机会, 所以要有目标的学,并且在大一就需要迅速的奠基自己深厚强大的基础. 3.如何循序渐进的学习,错误的学习顺序,会…

概述 在本教程中,将学习结构化查询语言 (SQL),包括: 使用基本 SQL 命令 执行基本数据操作 本教程将简要介绍您需要知道的与 LPI 102 考试相关的 SQL 概念.   回页首 数据库和 SQL 在本系列教程中,目前我们使用平面文本文件来存储数据.平面文本文件可能适合相对较少的数据,但它们对存储大量数据或查询该数据没有多大帮助.多年来,为该目的开发了多种数据库,包括分层和网络数据库,但现在最常见的是关系数据库.关系数据库基于 E. F. Codd 的想法,E. F. Codd 效力于…

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

今天来讨论一下C中的内存管理. 记得上周在饭桌上和同事讨论C语言的崛起时,讲到了内存管理方面 我说所有指针使用前都必须初始化,结构体中的成员指针也是一样 有人反驳说,不是吧,以前做二叉树算法时,他的左右孩子指针使用时难道有初始化吗 那时我不知怎么的想不出理由,虽然我还是坚信要初始化的 过了几天这位同事说他试了一下,结构体中的成员指针不经过初始化是可以用(左子树和右子树指针) 那时在忙着整理文档,没在意 今天抽空调了一下,结论是,还是需要初始化的. 而且,不写代码你是不知道原因的(也许是对着电脑久…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

首先对于这第三次作业而言,给我的准备时间确实不多,因为过年回老家6天,没有办法及时的进行学习和思考,回到家中便草草的看了下相关操作跟教程从而完成了作业,这次主要是学习一些基础操作,为开学的Java学习打下一系列基础. **安装**:一开始以为这个项目很简单,以往也在自己的笔记本上看教程安装过软件,但实际操作起来却发生了些许问题.一开始我按教程下载,在新建虚拟机的时候,只发现有Ubuntu32位的,没有4位的,但还是硬着头皮安下去.后来出现了不能为虚拟电脑打开一个新任务,我困惑了好久也发了论坛,最…

reference: https://www.cnblogs.com/losesea/archive/2012/11/15/2772526.html 今天来讨论一下C中的内存管理. 记得上周在饭桌上和同事讨论C语言的崛起时,讲到了内存管理方面我说所有指针使用前都必须初始化,结构体中的成员指针也是一样有人反驳说,不是吧,以前做二叉树算法时,他的左右孩子指针使用时难道有初始化吗那时我不知怎么的想不出理由,虽然我还是坚信要初始化的 过了几天这位同事说他试了一下,结构体中的成员指针不经过初始化是可以用(…

第一部分:理论知识学习部分 第四章 1.类与对象的基础概念. 对象:即数据,对象有三个特性:行为 .状态.标识. 类是对象,事物的描述和抽象,是具有相同属性和行为的对象集合.对象则是该类事物的实例. public:类的访问控制符.Java类具有两种访问访问修饰符:public和default.public允许类具有完全开放的可见性,所有其他类都可以访问它,省略public,则为default,即只有位于同一个包(本质上就是文件夹)中的类可以访问该类. abstract指明该类为一个抽象类,说明该…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

嘿嘿,又到了周末时间,周六其实就是总结这周的学习的,记得周二周三刚开始接触javascript时间,还是不知道怎么学习的,就感觉找不到方向,那时间学习的只是总结了一些简单的定义或者是学习结构,今天就把这些重新练习了一下,感觉还是蛮容易找到学习的兴趣的,顿时就默默的开始了今天的练习过程.今天就总结下初步认识javascript时间的一些实例,记得前面总结的并不完全,所以在这里总结一下基本概念. 一.基本的认识一些类型和方法 <script> ); //数组的长度为3 colors[] = &qu…

好了,到了这一步,终于可以聊到Deep learning了.上面我们聊到为什么会有Deep learning(让机器自动学习良好的特征,而免去人工选取过程.还有参考人的分层视觉处理系统),我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达.那么多少层才合适呢?用什么架构来建模呢?怎么进行非监督训练呢? 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=…

1 Mini-batch梯度下降 在做梯度下降的时候,不选取训练集的所有样本计算损失函数,而是切分成很多个相等的部分,每个部分称为一个mini-batch,我们对一个mini-batch的数据计算代价,做完梯度下降,再对下一个mini-batch做梯度下降.比如500w个数据,一个mini-batch设为1000的话,我们就做5000次梯度下降(5000个mini-batch,每个mini-batch样本数为1000,总共500w个样本). 对于batch梯度下降(每次计算所有的样本),随着迭代…

目录 1 Python内置数据结构 1.1 数值型 1.2 math模块 1.3 round圆整 1.4 常用的其他函数 1.5 类型判断 2 列表 2.1 索引访问 2.2 列表和链表的区别 2.3 列表的查询 2.4 列表元素修改 2.5 列表的追加和插入 2.6 列表使用*重复带来的问题 2.7 删除元素 2.8 其他操作 1 Python内置数据结构         Python内置了很多数据结构(容器),供我们直接进行使用,在学习结构之前,有一些小的知识点进行补充. 1.1 数值型 i…

ubuntu git clone 默认在当前文件夹 caffe 基础了解:https://www.zhihu.com/question/27982282/answer/39350629 当然,官网才是大牛:http://caffe.berkeleyvision.org/  Caffe支持三种数据格式输入网络,包括Image(.jpg, .png等),leveldb,lmdb,根据自己需要选择不同输入吧. 深度学习结构剖析(错误纠正,(2)代表一个滤波器多个参数<->一个滤波器一个参数)  ht…

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法…

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:…

from:http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-679604.html 深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结 有人认为DL是人工智能的一场革命,貌似很NB.要好好学学. 0    第一人(提出者)     好像是由加拿大多伦多大学计算机系(Department of Computer Science ,University of Toronto) 的教授Geoffrey E. Hinton于2006年提出.    其个人网站是:    …