本章是phing的入门篇,查看 原文请猛击这里. XML And Phing 一个合法的Phing构建文件有以下几部分构成: 1.文档序言 2.唯一的根元素<project> 3.一些Phing的type元素(比如<property>, <fileset>, <patternset>等) 4.一个或多个<target>元素,每个target包含内建或用户自定义的Phing task元素(例如<install>, <bcc>…

通过 B2BUA 呼叫 在真实世界中,bob 和 alice 肯定要经常改变位置,那么它们的 SIP 地址也会相应改变,并且,如果他们之中有一个或两个处于 NAT 的网络中时,直接通信就更困难了.所以,他们通常会借助于一个服务器来相互通信.通过注册到服务器上,他们都可以获得一个服务器上的 SIP 地址.注册服务器的地址一般是不变的,因此他们的 SIP 地址就不会发生变化,因而,他们总是能够进行通信. 我们让他们两个都注册到 FreeSWITCH 上.上面已经说过,FreeSWITCH 监听的端口…

4        防火墙(FW) 4.1        简介 防火墙用于保护非易失性存储器中的特定部分的代码或数据,和/或保护SRAM1中的易失性数据,免受在保护区域外部执行的其余代码的非法访问. 4.2        防火墙的主要功能 •        防火墙保护的代码(代码段)可能位于: –        Flash存储器 –        SRAM1存储器,如果在防火墙配置步骤中被声明为可执行保护区域. •        要保护的数据也可以位于 –        Flash存储器中(非易失…

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第四章译文精选,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第三章 - 用户体验的差异化策略 关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有. 对于要打造怎样的i…

有关其它已翻译的章节请关注Github上的项目:https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12,或訪问:http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userguide/userguide.html 本文原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/maosidiaoxian/article/details/41006627 关于我对Gradle的翻译,以Github上的项目及http://gradledoc.qin…

其他章节的翻译请参见: http://blog.csdn.net/column/details/gradle-translation.html 翻译项目请关注Github上的地址: https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12. 直接浏览双语版的文档请访问: http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userguide/userguide.html. 另外,Android 手机用户可通过我写的一个程序浏览文档,带缓存功能的,兼容…

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本文由CSDN博客貌似掉线翻译,其他章节的翻译请参见: http://blog.csdn.net/column/details/gradle-translation.html 翻译项目请关注Github上的地址: https://github.com/msdx/gradledoc 本文翻译所在分支: https://github.com/msdx/gradledoc/tree/1.12. 直接浏览双语版的文档请访问: http://gradledoc.qiniudn.com/1.12/userg…

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线…

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel…