以下转自www.eslpod.com,翻译为本人添加.其余版权均归原网站所有. ESLPOD是一个英语学习网站,我最初知道这个网站,是因为“奶爸”<把你的英语用起来>一书的推荐. ESLPOD的六本书国内尚未出版. 下面这篇文章是从官网转载的.http://www.eslpod.com/eslpod_blog/ Learn From George, Not Pinocchio Did you break this lamp? No. 是你打破这盏台灯的吗?不是的. Who ate these…

以下转自www.eslpod.com,翻译为本人添加.其余版权均归原网站所有. ESLPOD是一个英语学习网站,我最初知道这个网站,是因为“奶爸”<把你的英语用起来>(电子版3元)一书的推荐. ESLPOD的六本书国内尚未出版. 下面这篇文章是从官网转载的.http://www.eslpod.com/eslpod_blog/ Here’s a recent headline from the Financial Times: 以下是最近刊登在<经济时报>一篇文章的标题: A Cap…

Learn these core JavaScript concepts in just a few minutes(只需几分钟即可学习这些核心JavaScript概念) 原文地址:https://medium.freecodecamp.org/learn-these-core-javascript-concepts-in-just-a-few-minutes-f7a16f42c1b0 我们将关注的JS概念: Scope IIFE MVC Async/await Closure Callback…

本文主要内容翻译自Learn Blockchains by Building One 本文原始链接,转载请注明出处. 作者认为最快的学习区块链的方式是自己创建一个,本文就跟随作者用Python来创建一个区块链. 对数字货币的崛起感到新奇的我们,并且想知道其背后的技术--区块链是怎样实现的. 但是完全搞懂区块链并非易事,我喜欢在实践中学习,通过写代码来学习技术会掌握得更牢固.通过构建一个区块链可以加深对区块链的理解. 准备工作 本文要求读者对Python有基本的理解,能读写基本的Python,并且…

十分钟入门less(翻译自:Learn lESS in 10 Minutes(or less)) 注:本文为翻译文章,因翻译水平有限,难免有缺漏不足之处,可查看原文. 我们知道写css代码是非常枯燥的,尤其是写重复颜色.样式的代码,这需要我们付出很多努力来保持css代码可维护,但是它本不应该是这样的. 很幸运地是,web开发社区已经解决了这个问题,我们在现在已经有了类似与less.sass和stylus这样的预处理器.它们有很多优于一般的css之处,如下所示: 变量---以至于我们可以在样式表中…

自己的前言说明: 本文原作者:Radoslaw Sadowski,原文链接为:C# BAD PRACTICES: Learn how to make a good code by bad example. 本系列还有其他文章,后续将慢慢翻译. 引言: 我的名字叫Radoslaw Sadowski,我现在是一个微软技术开发人员.我从开始工作时就一直接触的微软技术. 在工作一年后,我看到的质量很差的代码的数量基本上都可以写成一整本书了. 这些经历让我变成了一个想要清洁代码的强迫症患者. 写这篇文章的…

学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

Learn Android Studio 汉化教程 Let’s reset even further to remove all traces of your work on the deprecated method calls. Choose VCS ➤ Git ➤ Reset Head. Then enter HEAD~2 in the pop-up dialog box, shown in Figure 7-28, and click Reset. Remember to click t…

算法语言Scheme修订6报告 R6RS简体中文翻译 来源 https://r6rs.mrliu.org/   MICHAEL SPERBERR. KENT DYBVIG, MATTHEW FLATT, ANTON VAN STRAATEN(编辑)RICHARD KELSEY, WILLIAM CLINGER, JONATHAN REES(编辑,算法语言Scheme修订5报告)ROBERT BRUCE FINDLER, JACOB MATTHEWS(作者,形式语义) 2007年09月26日 在G…

前言:本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来,英文水平有限,不影响阅读即可.翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解,但太过耗时,不建议采用.我翻译的另一个目的就是想重拾英文,所以就硬着头皮啃了.本文只作翻译,总结及代码复现详见后续的姊妹篇. Alex原论文链接:https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf 使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类 作者:A…

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了. 本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务. REST的六个特性: Client-Server:服务器端与客户端分离. Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的. Cacheable(可缓存):服务器端必需指定哪些请求是可以缓存的. Layered System(分层结构):服务器端与客…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第三篇<Optimizing garbage collection in Unity games>的翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage collection in Uni…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第四篇<Optimizing graphics rendering in Unity games>的翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage collection in Uni…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第一篇<The Profiler window>的简单翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage collection in Unity games翻译 Unity性能优化(4)…

上一篇:http://www.cnblogs.com/li-peng/p/6143709.html 官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial  水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢.      使用create-cluster角本创建Redis集群      如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例,这里还有更简单的系统(但是你将不会学到等量的操作细节)…

官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial  水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢.        这是一篇对Redis集群的入门介绍,这里不会使用复杂难懂的分步式系统概念.这里提供的指导有集群 的安装.测试,和操作,不函盖Redis集群规范中的细节,而只是站在用户的角度来描述系统的行为方式.      这个教程试图从最终用户角度,以简单易懂的方式来讲解Redis集群高可用性和一至性的特点.    …

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 6-4  使用TPH建模自引用关系 问题 你有一张自引用的表,它代表数据库上不同类型但关联的对象.你想使用TPH为此表建模. 解决方案 假设你有一张如图6-5所示的表,它描述了关于人的事,人通常会有一个心中英雄,他最能激发自己.我们用一个指向Person表中的另一个行的引用来表示心中的英雄. 图6-5  包含不同角色的Person表 在现实中,每个人都会有一个角色,有的是消防员,有的是教师,…

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta…

在codeproject看到一篇文章,群里的一个朋友要帮忙我翻译一下顺便贴出来,这篇文章适合新手,也算是对MEF的一个简单用法的介绍. Introduction In a simple statement if I want to define an ASP.NET MVC controller then I can say that classes that are responsible for receiving and processing incoming http requests,…

遇到个MVC4中的bundles的问题,问了别人,由于不熟悉MVC4,始终问不到点子上,所以自己就翻译了下资料,搞明白了这个VS显示正常IIS显示异常的小问题,申明我翻译的很烂,不过共享出来或许会帮到人. Preparing the Example Application For thischapter, we have created a new MVC project called ClientFeatures using theBasic template option. We are g…

(原文地址:http://www.cnblogs.com/idealer3d/p/LearningRaphaelJSVectorGraphics.html) 前面3篇博文里面,我们讲解了一本叫做<Instant RaphaelJS Starter>的书,那本书里我们将RaphaelJS里面的基本内容都进行了比较详细的讲解.但是,坦白的说,那本书通俗易懂却太过浅显.现在我们下一本叫做<Learning Raphael JS Vector Graphics>的书,算是上一本的进阶.当然…

超文本传输协议版本 2 IETF HTTP2草案(draft-ietf-httpbis-http2-13) 摘要 本规范描述了一种优化的超文本传输协议(HTTP).HTTP/2通过引进报头字段压缩以及多路复用来更有效利用网络资源.减少感知延迟.另外还介绍了服务器推送规范. 本文档保持对HTTP/1.1的后向兼容,HTTP的现有的语义保持不变. 1 介绍 The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) is a wildly successful protocol.…

http://www.gameanim.com/2016/05/03/motion-matching-ubisofts-honor/ Introducing For Honor with a video, the team want it to be "The Call of Duty of Melee Combat", citing the Street Fighter series as another key influence for their desire to creat…

<学得少却考得好Learn More Study Less>这本书最早是从褪墨网站上看到的,crowncheng翻译了全文.这本书介绍了不少学习方法,非常适合在校的学生,原文的作者Scott Young在高中和大学的学习成绩很好,但花在学习上的时间并不太多. 全书一上来引入了Holistic(整体性学习方法)这个单词,用来与死记硬背(Rote Memorization)学习法相区别,书的第四部分为小结,所以主要内容实际上是三个部分: 一.策略Strategy 二.技术Technology 三.…

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图…

When a golf player is first learning to play golf, they usually spend most of their time developing a basic swing. Only gradually do they develop other shots, learning to chip, draw and fade the ball, building on and modifying their basic swing. In a…

软件需求: 首先你必须要有Moses(废话哈哈).然后要有GIZA++用作词对齐(traning-model.perl的时候会用到).IRSTLM产生语言模型 大致步骤: 大体的步骤如下: 准备Parallerl data(需要句子对齐):对语料进行tokenisation.truecasing和cleaning步骤之后才能使用于我们的机器翻译系统(哈哈,都快忍不住直接写详细步骤了) 训练你的语言模型(使用IRSTLM):当然也有几步,详细叙述再说 然后就是训练你的翻译系统啦(可能要花一两个小时…

[翻译]The Layout System 布局 In Sencha Touch there are two basic building blocks: componentsand containers. When you instantiate both with no configuration, they look the same. However, there is one important difference: containers can containcomponents…