原文:https://blog.csdn.net/u011310341/article/details/51179948 #include "stdafx.h" #include<osgViewer/Viewer> #include<osgDB/ReadFile> int main(int argc, char **argv){ osgViewer::Viewer viewer;//定义一个视景器 osgDB::Options *a = new osgDB::O…

放着好好的成熟的AJS 3.19不学,为什么要去碰乳臭未干的AJS 4.2? 4.2全线基础学习请点击[直达] 4.3及更高版本的补充学习请关注我的博客. ArcGIS API for JavaScript 4.2概述 AJS 4.2,即ArcGIS API for JavaScript 4.2,是美国ESRI公司针对WebGIS市场推出的.利用JavaScript和Dojo开发的一款产品,它在2016年12月发布.而AJS 4.0 beta则在一年前就发布了. 关于AJS3和AJS4选择的问题…

JavaScript学习笔记[0] 使用的是廖雪峰JavaScript教程. 数据类型 Number 表示数字,不区分浮点整形. === 比较时不转化数据类型. == 反之. NaN与任何值都不想等,包括自己.只能用isNaN() isNaN(NaN); //true 浮点数计算有误差.任何语言都是这样.只能通过计算差值来确定. 1 / 3 === (1 - 2 / 3) //false Math.abs(1 / 3 - (1 - 2 / 3)) < 0.0000001 //true null…

驱动开发学习笔记. 0.07 Uboot链接地址 加载地址 和 链接脚本地址 最近重新看了乾龙_Heron的<ARM 上电启动及 Uboot 代码分析>(下简称<代码分析>) 文档里写道: Uboot.lds文件中起始地址是0x00,但是config.mk中的TEXT_BASE是0x57e00000,但是生成的uboot反汇编文件中,为什么start.s的第一条指令地址也是0x57e00000?不应该是0x00么?因为start.s的加载地址和运行地址都是0x00啊!? 答:Ubo…

boost 学习笔记 0: 安装环境 最完整的教程 http://einverne.github.io/post/2015/12/boost-learning-note-0.html Linux 自动安装boost sudo apt-get install libboost-all-dev Linux 手动安装boost 下载 boost_1_60_0.tar.bz2 解压 tar –bzip2 -xf /path/to/boost_1_60_0.tar.bz2 一部分组件(Header-Onl…

解决vue不相关组件之间的数据传递----vuex的学习笔记,解决报错this.$store.commit is not a function https://www.cnblogs.com/jasonwang2y60/p/6433082.html…

目录 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 什么是Spark 技术架构和软件栈 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraphX 集群管理器 受众 起源和发展 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 什么是Spark Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型 能够在内存中进行计算 一个统一的框架…

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互.DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年... FNN FNN算是把FM和深度学习最早的尝试之一.可以从两个角度去理解FNN:从之前Embedding+MLP的角看,FNN使用FM预训练的隐向量作为第一层可以加快模型收敛.从FM的角度来看,FM局限于二阶特征交互信息,想要…

这一节我们总结FM另外两个远亲NFM,AFM.NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造.上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息,总共向量乘积就这几种,这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了.AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和. 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…