makefile http://scc.qibebt.cas.cn/docs/linux/base/%B8%FA%CE%D2%D2%BB%C6%F0%D0%B4Makefile-%B3%C2%F0%A9.pdf <automake, autoconf 使用详解> http://www.laruence.com/2009/11/18/1154.html…

个人总结 首先makefile是由make来编译,而makefile的生成可以由GUN autotools和CMake来实现,但前者没有CMake的CMakelist.txt直观,所以我们一般用CMake来跨平台的生成makefile! ——————————————以下是从网络上查找的资料———————————— Cmake与Make “Make”是一个编译工具,它控制可执行程序和程序源文件中非源码文件的生成.也就是编译过程生成的文件 “Make”工具需要清楚的知道如何构建程序. 它通过一个叫做…

通过之前的学习可以知道,makefile拥有复杂的语法结构,编写与维护都不是很方便于是设计出了专门用来生成Makefile的autotools工具,以减轻制作makefile文件的负担. 自主软件主要以源码形式发布,着需要在多种系统上重新编译.源代码包安装分为3个步骤,configure.make和make install,在构建过程中涉及到许多文件,制作起来十分复杂,使用autotools工具生成Makefile文件,可以大大方便源码安装包的制作. 1.Autotools的工作原理 一个aut…

最近对Linux下软件项目的构建过程研究了一番.Linux下的软件项目通常用Autotools工具集和make工具来构建,我们通常使用./configure.make.make install这样的命令来编译安装软件包,则这样的项目一般就是使用Autotools工具集来构建,再加上GNU make工具来编译安装.   使用Autotools的目的:  (1)构建可移植的软件包.在不同操作系统上(主要是不同的类Unix系统),可能同样功能函数名称的不同,同样功能的库的名字的不同,以及头文件的不同,…

该project下载路径:http://files.cnblogs.com/iTsihang/hello-2.0.zip automake 參考资料:http://www.linuxforum.net/books/automake.html autoconf 參考资料:http://www.linuxforum.net/books/autoconf.html automake源代码下载:ftp://ftp.gnu.org/gnu/automake/ autoconf源代码下载:ftp://ftp…

发表于2013-01-18 11:35| 8827次阅读| 来源sina微博 条评论| 作者邓侃 数据分析智能算法机器学习大数据Google 摘要:文章来自邓侃的博客.数据革命迫在眉睫. 各大公司重兵集结.虎视眈眈.Google 兵分两路.左路以 Jeff Dean 和 Andrew Ng 为首.重点突破 Deep Learning 等等算法和应用,右路军由Amit Singhal领军,目标是构建Knowledge Graph基础设施.而在攻克技术难题之后.就是动用资本和商业的强力手段.跑马圈地…

Caffe入门随笔   分享一下自己入门机器学习的一些资料:(1)课程,最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning,最好注册课程,然后跟下来.其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程,一共有6门,包括毕业设计(2)书籍: 机器学习(周志华西瓜书).机器学习实战.统计学习方法(李航).集体智慧编程.数学之美(吴军)(3)微博@余凯_西二旗民工:@老师木:@梁斌penny:@张栋_机器学习:@邓侃:@大数据皮东:@djvu9:@陈天奇怪(4)知乎…

美国时间 6月7日--9日,为期三天的微软.NET社区虚拟大会正式在 Channel9 上召开,美国时间6.8 是第二天, Miguel de Icaza 做Keynote,Miguel 在波士顿Xamarin的办公室,所以使用了Skype. Miguel一登场回顾了收购Xamarin ,Xamarin免费和开源,然后就把Keynote内容列出来了,内容都来自于社区,涵盖移动端和桌面开发者介绍 .NET 远景包括Xamarin 和 Universal Windows Platform. 首先是谈…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…

  前几日看到阮一峰老师的发的一句话,颇有感慨,「你只是坐在电脑前,往网上发表了一段文字或者一张图片,随便什么,就能够接触到多少陌生的灵魂.这就是我热爱互联网的原因」.我打心底认为这是一个最好的时代,这个时代,我们能接触的信息比历史上任何时候都多,我们通过互联网能够轻易的分享自己的喜悦,传播自己的思想,正如我此刻正在敲的这些文字.   今天并不是想吹嘘信息时代有多好,毕竟我们都还生活在墙里头呢.今天只是谈谈我的一些思考,处于信息大潮下的我们,该以怎样的视角来审视这个时代,在信息时代的物竞天择中,…

我可以诚实的说:这是我第一次听见这个名词 GIT.老师您发的关于git链接我下载了,只是还没看完.所以以下只是片面的理解,在后期我会单独再发一次. 一·GIT的简单介绍 1·Git是一款免费.开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目. 2·它也是一种用来保留工程源代码历史状态的命令行工具.类似于SVN,CVS或者Perforce等工具,但差别还是有的,待会具体说一下 二·GIT与其他版本控制系统的区别.自己的优点 1·git和svn最大的差异在于git是分布式的管理方式而s…

20169212<Linux内核原理与分析>课程总结 每周作业链接汇总 第一周作业:完成linux基础入门实验,了解一些基础的命令操作. 第二周作业:学习MOOC课程--计算机是如何工作的:完成实验楼上配套实验一,反汇编一个简单的C程序,分析堆栈变化情况:阅读学习教材<Linux内核设计与实现>第1,2,18章内容. 第三周作业:使用自己的ubuntu按照书进行基本实验,遇到的一些问题及解决. 第四周作业:学习MOOC课程--操作系统是如何工作的:完成实验楼上配套实验二,使用自己的…

从今天开始开一个坑,由于业务变动,要开始学习IOS开发进行IOS app开发,其实鄙人本身就是一只菜鸟加大学狗,有过两年的C#,ASP.NET MVC,微信公众平台开发经验,一只在继续努力着,从大三下学期转型进入IOS开发领域,虽然感觉其实IOS这边水还是很深的,但是既然要转型,那就学个痛快! 本文会保持持续更新,我会当做一个学习日志来写,当然学习IOS的话会需要很多的设备,比如MAC,iPhone,当然还有一些书籍,我这边花了4,5天大致浏览的一下我能接触到包括借到的书目,大抵推荐几本作为参考…

任何以前做过多线程的人都不会否认管理多线程程序是困难并且痛苦的. 我说管理是因为它开始很容易而且当你看到性能提升时会很兴奋.但是,当你看到你没法从子线程的错误中恢复 或者 这些僵尸bug很难重现 或者 当用性能剖析器时你发现你的线程在更新一个共享状态时阻塞了很长时间时,那真的很痛苦. 我倾向于不说Java的并发API和集合把并发编程变的更轻松和容易了,因为如果你看到这,你肯定渴望对子线程任务有更多控制或者希望更简单但又不愿意去写一堆的锁和同步代码块,而且希望对这种模式有更高层的抽象. 着这个Ak…

20145212<Java程序程序设计>课程总结 一.每周读书笔记链接汇总 第一周读书笔记 第二周读书笔记 第三周读书笔记 第四周读书笔记 第五周读书笔记 第六周读书笔记 第七周读书笔记 第八周读书笔记 第九周读书笔记 第十周读书笔记 二.实验报告链接汇总 实验报告一:Java开发环境的熟悉 实验报告二:Java面向对象程序设计 实验报告三:敏捷开发与XP实践 实验报告四:Andoid开发基础 实验报告五:Java网络编程 三.代码托管链接 1.Git@OSC链接 2.代码行数汇总 四.团队项…

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…

xueminglang@google.com 本来做了一些笔记,但郎老师后来发了相关教材.内容比现场PPT详细的多.由于,本人在网上也没有搜索到相关文章,还是决定做一回码字工,稍作精简后分享给大家. 后面有案例,希望大家看完后能有所启迪. 注:没有检查错别字,如果发现,请在评论中指出. 摘要 用户研究在实际研发过程中,被认同度和影响力往往不如预期.本文尝试探讨如何通过做“有用”的用户研究来更好得体现用户研究在产品研发中的价值. 关键词 用户研究.有用.建议.用户体验 引言 笔者的困惑:用户体验团…

用户体验: 作为博客园的用户,我们觉得博客园的用户体验还是很不错的.但是我们觉得主界面有些混乱,一登录进去太多东西,完全不明白怎么分的类. 评价cnblogs.com的用户体验 1.你是什么样的用户, 有什么样的心理, 对cnblogs 的期望值是什么? 我们是计算机科学与技术专业大三学生,目前主要用cnblogs来提交作业,和同学老师共同交流软件工程相关知识:对cnblogs 的期望值是能尽量简化用户的操作,为繁忙的学生提供更好的服务,节省学生的时间. 2. 当你第一次使用cnblogs 的功…

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…

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.…

简介:Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model…

1. 本章学习总结 掌握了整数类型(byte short int long char),浮点型(float double),布尔型(boolean)的使用,以及它们的包装类Byte Short Integer Long Character Floate Double Boolean 学习了运算符与表达式的使用,与C语言中类似,比较好上手 除了学习基本类型外,还学习了很重要的 String类 掌握了Java API 文档的使用方法,对软件开发很有帮助 2. 书面作业 Q1. 使用Eclipse关联…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,"Kafka剖析"专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 背景介绍 Kafka创建背景 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(Activi…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

AKKA NOTES - 介绍演员 任何在过去做过多线程的人都不会否认管理多线程应用程序有多么困难和痛苦.我说管理因为它开始很简单,一旦你开始看到性能改进,它变得非常有趣.但是,当您发现没有更简单的方法从子任务中的错误中恢复或者您发现难以重现的僵尸错误或者当您的探查器显示您的线程花费大量时间阻塞时,它会很疼在写入共享状态之前浪费了. 我不想谈论Java并发API及其集合如何使它更好更容易,因为我确信如果你在这里,你可能需要更多地控制子任务或者仅仅因为你不喜欢写锁和同步块并且更喜欢更高级别的抽象.…

记得第一次总结java 的GC的时候,是刚开始在课堂上学习GC的时候,那时候许老师第一节java课 课后老师说同学们可以去深入理解一下java的GC机制: 但是是花费了三四个小时,翻看了<Thinking In Java>,清晰的记得是90页,然后总结一下就给老师邮件发过去了: 这个是邮件的内容orz 放不了截图 现在重新审视这个,都是有一个感性的认识orz,怕是远远不及校招的水平: 1.java如何判断对象是否是垃圾 (1)引用计数法 引用计数法就是如果一个对象没有被任何引用指向,则可视之为…

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM),  最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax)  MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价…

[noip2017] 前三周总结 10.20 Fri. Day -21 距离noip复赛还有3周了,进行最后的冲刺! 首先要说今天过得并不好,和我早上比赛打挂了有关系. 不过每一次比赛都能暴露出我的漏洞,这些犯下的错误,考场里再犯的概率肯定能降低. 现在还来得及自己调整,还是希望能抓紧时间,抓住机会吧. 毕竟2017在oi之路上都没太顺过,希望能一改颓态吧.好了,今天就写这些吧. 10.21 Sat. Day -20 今天的题目拿满分较难,但是要拿较高分还是可以试试的. 第一题没有想到正解,打了…

本文整理自 @老师木 的一条图片新浪微博,从另一个角度给出为何采用 sigmoid 函数作非线性变换的解释. 为什么我们喜欢用 sigmoid 这类 S 型非线性变换?…