每次看到"鲁棒性",总是不知道是什么意思,一度怀疑自己是不是中国人,是不是说汉语.每次都要查英汉字典,然后一次次看到: robust(adj.精力充沛的; 坚定的; 粗野的,粗鲁的; 需要体力的;) 看到这个解释,我瞬间信心爆棚 -- 原来我也可以作翻译家来挣钱啊!!只要把英语(或者任意一种外国语)的读音用中国字替换过来就行!!至于意思,不是还有字典吗. 看我多有学问,爱老虎油! 哈哈哈------…

High-Performance Server Architecture 高性能服务器架构 来源:http://pl.atyp.us/content/tech/servers.html译文来源:http://www.lupaworld.com/home/space-341888-do-blog-id-136718.html (map注:本人看了一遍,“于我心有戚戚焉”,翻译得也很好,于是整理了一下,重新发布,备忘) 引言 本文将与你分享我多年来在服务器开发方面的一些经验.对于这里所说的服务器,更…

High-Performance Server Architecture 高性能服务器架构 来源:http://pl.atyp.us/content/tech/servers.html译文来源:http://www.lupaworld.com/home/space-341888-do-blog-id-136718.html (map注:本人看了一遍,“于我心有戚戚焉”,翻译得也很好,于是整理了一下,重新发布,备忘) 引言本文将与你分享我多年来在服务器开发方面的一些经验.对于这里所说的服务器,更精…

之前写了两篇关于MVP模式的文章,主要讲得都是一些概念,这里谈谈自己在Android项目中使用MVP模式的真实感受,并以实例的形式一起尝试来使用MVP模式去重构我们现有的代码. 有兴趣的童鞋可以先去阅读之前的文章,因为这里将不再重复概念的部分了,本文会假设你对MVP有一点了解了: 1. 在谈MVP之前,你真的懂MVC吗? 2. MVP模式是你的救命稻草吗? 臃肿的Activity 大部分谈Android架构的时候,都基本会提到Activity越来越臃肿的问题,这几乎是一个普遍现象,而包括我本人在…

[第六章]思考题答案,仅供参考: # coding:utf-8import time#方法一start_time = time.perf_counter()s = ''for n in range(0,100000): s +=str(n) end_time = time.perf_counter()print('time elapse:{}'.format(end_time - start_time)) print('*'*50) #方法二start_time = time.perf_coun…

基础篇 Jupyter Notebook 优点 整合所有的资源 交互性编程体验 零成本重现结果 实践站点 Jupyter 官方 Google Research 提供的 Colab 环境 安装 运行 列表与元组 列表和元组,都是 一个可以放置任意数据类型的有序集合. l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有 int 和 string 类型的元素 l [1, 2, 'hello', 'world'] tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有 in…

之家哥 2017-11-15 09:12:31 微信QQ微博 下载APP 摘要 网贷之家小编根据舆情频道的相关数据,精心整理的关于<为什么很多人坚信"富贵险中求"?>的相关文章10篇,希望对您的投资理财能有帮助. <为什么很多人坚信"富贵险中求"?> 精选一 经验事实告诉我们:人的风险态度与收入之间呈非常明显的正相关关系. 也就是说,敢于冒险的人与有钱人这两组人重合度是相当高的,但这一定意味着想要挣钱多就要冒风险吗? 01 越敢冒险越富有 o…

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w…

注意:本文含有一些数学公式,如果chrome不能看见公式的话请用IE打开网站 1.特征点提取   特征点提取有以下几个步骤: a.尺度空间金字塔结构的构造 和SIFT类似,尺度空间金字塔是由不同的尺度构成,相互连续的两个尺度之间由Octave构成. 我们令t表示尺度,它们之间的计算关系如下: 图像的大小为(width, height),举个例子: width,  height scale1-octave1 (2/3)width, (2/3)height scale1-octave2 (1/2)w…

The results look OK, but how do you know that you aren’t missing something. Would a more sophisticated model with more variables work even better? If you add enough variables to a model, you can fit almost anything. However, you generally reach a poi…