[转载] 原文链接:https://blog.csdn.net/u013485792/article/details/50764224 关于ftok函数,先不去了解它的作用来先说说为什么要用它,共享内存,消息队列,信号量它们三个都是找一个中间介质,来进行通信的,这种介质多的是.就是怎么区分出来,就像唯一一个身份证来区分人一样.你随便来一个就行,就是因为这.只要唯一就行,就想起来了文件的设备编号和节点,它是唯一的,但是直接用它来作识别好像不太好,不过可以用它来产生一个号.ftok()就出场了.ft…

1. QMap深度解析 (1)QMap是一个以升序键顺序存储键值对的数据结构 ①QMap原型为 class QMap<K, T>模板 ②QMap中的键值对根据Key进行了排序 ③QMap中的Key类型必须重载operator< .(即“小于”操作符) (2)QMap使用示例1 QMap<QString, int> map; //注意插入时是无序的 map.insert(); map.insert(); map.insert(); ; i<; i++) { //通过键取值…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

在上一篇 加载模块深度解析(一)中,我们重点讨论了纹理资源的加载性能.这次,我们再来为你揭开其他主流资源的加载效率. 这是侑虎科技第53篇原创文章,欢迎转发分享,未经作者授权请勿转载.同时如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们,一起探讨.(QQ群465082844) 资源加载性能测试代码 与上篇所提出的测试代码一样,我们对于其他资源的加载性能分析同样使用该测试代码.我们将每种资源均制作成一定大小的AssetBundle文件,并逐一通过以下代码在不同设备上进行加载,以期得到不同硬件设备上的资…

原创,转载请注明出处:STL库list::sort()实现深度解析 list模板的定义以及一些基本成员函数的实现这里我就不赘述了,还不清楚的同学可以到网上查找相关资料或者直接查看侯捷翻译的<STL源码剖析>相应章节.我之所以写这篇笔记是因为当时看到list::sort()源码时一时没看懂,后来在VS项目里一步步跟踪数据变化发现了其中的奥秘,被其简洁高效的非递归归并排序的实现方法所震撼(侯捷在<STL源码剖析>上注释说此sort实现使用了快排,应该是弄错了),下面直接进入主题. li…

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…

Java8 Stream原理深度解析 Author:Dorae Date:2017年11月2日19:10:39 转载请注明出处 上一篇文章中简要介绍了Java8的函数式编程,而在Java8中另外一个比较大且非常重要的改动就是Stream.在这篇文章中,将会对流的实现原理进行深度,解析,具体关于如何使用,请参考<Java8函数式编程>. 常用的流操作 在深入原理之前,我们有必要知道关于Stream的一些基础知识,关于Stream的操作分类,如表1-1所示. 表1-1 Stream的常用操作分类(…

mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践 1 环境准备 1.1 mybatis介绍以及框架源码的学习目标 1.2 本系列源码解析的方式 1.3 环境搭建 1.4 从Hello World开始 2 容器的加载与初始化 2.1 config文件解析XMLConfigBuilder.parseConfiguration 2.1.1 属性解析propertiesElement 2.1.2 加载settings节点settingsAsProperties 2.1.3 加载自定义VFS loadCust…

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:                                                                 …