通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
一直以来，在 TIOBE 编程语言排行榜中，简单易用的新贵 Python 和老将 C++ 是强劲的竞争对手，不过 C++ 和 Python 都是非常流行的编程语言，对于开发者而言，在选择语言利器时究竟有何参考标准？本文将基于两种语言的关键性能对比，带领大家深入不一样的 Python 与 C++。
过去十年来，深度学习领域发展迅速，其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器，深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估，从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
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阿里、华为、腾讯Java技术面试题精选，由于不知道真正原作者，故用佚名，具体内容如下：
整洁的代码在团队中无疑是很受欢迎的，可以高效的被其它成员理解和维护，本文参考《C++代码整洁之道》和《Google C++编码规范》，结合自己的一些想法整理如下：
无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
Makefile定义了一系列的规则来指定，哪些文件需要先编译，哪些文件需要后编译，哪些文件需要重新编译，文件之间有哪些依赖等。Makefile有自己的书写格式、关键字、函数。像C 语言有自己的格式、关键字和函数一样。而且在Makefile中可以使用系统shell所提供的任何命令来完成想要的工作。Makefile带来的好处就是——“自动化编译”，一旦写好，只需要一个make命令，整个工程完全自动编译，极大的提高了软件开发的效率
在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。
早在C++98标准中就存在了auto关键字，那时的auto用于声明变量为自动变量，自动变量意为拥有自动的生命期，这是多余的，因为就算不使用auto声明，变量依旧拥有自动的生命期：
数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
VM的类加载机制是什么？有哪些实现方式？ 类加载机制： 类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中，将其放在运行时数据区的方法去内，然后在堆区创建一个java.lang.Class对象，用来封装在方法区内的数据结构。类的加载最终是在堆区内的Class对象，Class对象封装了类在方法区内的数据结构，并且向Java程序员提供了访问方法区内的数据结构的接口。 如果你也想在IT行业拿高薪，可以参加我们的训练营课程，选择最适合自己的课程学习，技术大牛亲授，7个月后，进入名企拿高薪。我们的课程内容
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 第 5 章：减少副作用 在第 2 章，我们讨论了一个函数除了它的返回值之
单个数据称为值。从广义上讲，值有两大类：原始值，它们是原子的；结构化值，由原始值和其他结构化值构成。例如，值
主要学习JavaScript中的六大原则。那么六大原则还记得是什么了吗？六大原则指：单一职责原则（SRP）,开放封闭原则（OCP）,里氏替换原则（LSP）,依赖倒置原则（DIP）,接口分离原则（ISP）,最少知识原则（LKP）。
本文的内容已经不新鲜了。关于auto，翻来覆去被人知道的都是这些东西，本文并没有提出新颖的auto用法。 本人原是痛恨博客一篇篇都是copy而来缺乏新意的探索，当然，本文不是copy而来，但发布这样一篇大家皆知的文章心里甚是惶恐。 本文对auto的内容加以整理，权当是自己的复习笔记了。
循环神经网络（recurrent nerual network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列
本文探讨了如何使用向量自回归模型（VAR）进行时间序列预测，并提出了基于矩阵分解和并行计算的优化方法。首先，介绍了VAR模型的基本原理和常见应用。然后，详细阐述了如何利用基于优化的方法来找到最佳参数，并使用QR分解来加速计算。最后，探讨了如何进一步改进VAR模型以增强其性能和灵活性。
本来想写文章来复习的，后面发现越写越多，而且感觉本末倒置了，查询语句写的最少，其他倒是写的很详细，数据库知识真的太细太碎了，整理起来难度真的挺大的，如果是数据库小白，这篇文章肯定很有用，它没有过多的实战，带你了解数据库的基本框架和能够完成的任务，如果是数据库学过的话，那这篇文章可能对你而言只有前面数据库概述和设计数据库有用，数据库sql语句这部分非常的精简，几乎只是了解个框架，第一次写长文欢迎评论区大佬们的指正。
最近，在一篇文章中了解到了 volatile 关键字，查阅了一些相关资料进行了学习，并将学习笔记记录如下，希望能给小伙伴们带来一些帮助。如果文章内容存在一些错误，也请小伙伴们指正，感谢。
敏捷（agile）是软件开发过程中的一个广为人知的术语。其背后的基本思想很简单：快速构建出来→发布它→获得反馈→基于反馈进行修改→重复这一过程。这种做法的目标是让产品亲近用户，并让用户通过反馈引导你，以实现错误最少的可能最优的产品。另外，改进的步骤也需要很小，并且也应该让用户能持续地参与进来。在某种程度上讲，敏捷软件开发过程涉及到快速迭代。而梯度下降的基本过程也差不多就是如此——尽快从一个解开始，尽可能频繁地测量和迭代。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 :)」。
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
源代码和Runtime时执行的代码很可能不一样，这是因为编译器、处理器常常会为了追求性能对改变执行顺序。然而改变顺序执行很危险，很有可能使得运行结果和预想的不一样，特别是当重排序共享变量时。 从源
除了期望，方差(variance)是另一个常见的分布描述量。如果说期望表示的是分布的中心位置，那么方差就是分布的离散程度。方差越大，说明随机变量取值越离散。 比如射箭时，一个优秀的选手能保持自己的弓箭
总说 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。 RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。从原理来看，它们都是源于认知语言学中的“顺序像似性”原理：文字符号与其上下文构成一个“像”，这个“像”可
RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。
数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧，教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义，但实际应用中范式的应用却不甚乐观，这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DEMO将一个不符合范式的数据库一步步从第一范式实现到第四范式。
原文出处： 宋沄剑 简介 数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧，教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义，但实际应用中范式的应用却不甚乐观，这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DEMO将一个不符合范式的数据库一步步从第一范式实现到第四范式。 范式的目标 应用数据库范式可以带来许多好处，但是最重要的好处归结为三点： 1.减少数据冗余（这是最主要的好处，其他好处都是由此而附带的） 2.消除异常（插入异常，更新异常，删除异常） 3.让数据组织的更加和谐… 但剑是双刃的，应用数据库范式同样也会带来
本文会告诉你两种方法，即如何使用Python的Scikit-Learn库进行简单的数据转换。
makefile很重要 什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和professional的程序员，makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器，但如果你想成为一个专业人士，你还是要了解HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译，你就不能不自己写makefile了，会不会写makefile，从一个侧面说明了一个人是否具备完成大型工程的能力。因为，makefile关系到了整个工程的编译规则。一个工程中的源文件不计数，其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中，makefile定义了一系列的规则来指定，哪些文件需要先编译，哪些文件需要后编译，哪些文件需要重新编译，甚至于进行更复杂的功能操作，因为makefile就像一个Shell脚本一样，其中也可以执行操作系统的命令。makefile带来的好处就是——“自动化编译”，一旦写好，只需要一个make命令，整个工程完全自动编译，极大的提高了软件开发的效率。make是一个命令工具，是一个解释makefile中指令的命令工具，一般来说，大多数的IDE都有这个命令，比如：Delphi的make，Visual C++的nmake，Linux下GNU的make。可见，makefile都成为了一种在工程方面的编译方法。
private 方法隐式地被指定为 final，如果在子类中定义的方法和基类中的一个 private 方法签名相同，此时子类的方法不是重写基类方法，而是在子类中定义了一个新的方法。
1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病， 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时，十分敏感，在z>>0或z 📷 逻辑回归其实是在线性回归的基础上，套
数据库有“三个从无到有”，其中第一个就是数据库模式的从无到有，针对一个具体问题，如何构造一个适合的数据库模式是建立数据库系统很基本的问题，这是数据库的设计问题，确切的说是关系数据库逻辑设计问题，我们有一个有利工具：关系数据库的规范化理论。
●关系型数据库逻辑设计： ➠针对一个具体问题应如何构造一个适合于它的数据模式，即应构造几个关系，每个关系由哪些属性组成等 eg：
本篇作为scala快速入门系列的第三十六篇博客，为大家带来的是关于高阶函数的内容。
先来简单的复习一遍以前写过的东西，上次我们说了内存一致性协议M（修改）E（独占）S（共享）I（失效）四种状态，还有我们并发编程的三大特性原子性、一致性和可见性。再就是简单的提到了我们的volatile关键字，他可以保证我们的可见性，也就是说被volatile关键字修饰的变量如果产生了变化，可以马上刷到主存当中去。我们接下来看一下我们这次博客的内容吧。
最近在学习Linux下的C编程，买了一本叫《Linux环境下的C编程指南》读到makefile就越看越迷糊，可能是我的理解能不行。
在中，我介绍了auto的用法及其实际编程中的应用，既然auto可以推导变量的类型，为什么C++11还引进decltype类型说明符呢？关于这一点，C++ Primer中这样写道：有时希望从表达式的类型推断出要定义的变量的类型（这一点auto可以做到），但是不想用该表达式的值初始化变量（auto依赖这一点才能推导类型）。如果你还是不明白，请开下面的例子：
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
http://seaborn.pydata.org/examples/index.html
最近一直在思考如何通过文章或者培训快速提升团队的编码能力，总结下来其实技术的学习分为两类：一种是系统性的学习，比如学习一门语言，学习一个开发框架，这更需要自己从入门到进阶再到实践一步步系统性的学习，单靠几篇文章或者几次培训，效果并不明显；还有一种是技巧性的学习，比如某些编程实践、设计原则，其实并没有多么复杂，但是不知道就不会用，知道了就会有意识去用，就好比玩微信游戏跳一跳，在某些方块上停留一段时间就会获得加分，不知道的时候根本想不到，知道了以后想不用都难。于是就有了《即学即用》这个系列的文章。 系列第一篇，
本文介绍了支持向量机模型，首先介绍了硬间隔分类思想（最大化最小间隔），即在感知机的基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中的最小值。然后，在线性不可分的情况下，提出一种软间隔线性可分方式，定义了一种hinge损失，通过拉格朗日函数和对偶函数求解参数。其次，介绍线性模型中的一种强大操作—核函数，核函数不仅提供了支持向量机的非线性表示能力， 使其在高维空间寻找超平面，同时天然的适配于支持向量机。再次，介绍SMO优化方法加速求解支持向量机，SMO建立于坐标梯度上升算法之上，其思想与EM一致。最后，介绍支持向量机在回归问题上的应用方式，对比了几种常用损失的区别。
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现代计算机，cpu在计算的时候，并不总是从内存读取数据，它的数据读取顺序优先级是：寄存器-高速缓存-内存，线程计算的时候，原始的数据来自内存，在计算过程中，有些数据可能被频繁读取，这些数据被存储在寄存器和高速缓存中，当线程计算完后，这些缓存的数据在适当的时候应该写回内存，当多个线程同时读写某个内存数据时，由于涉及数据的可见性、操作的有序性，所以就会产生多线程并发问题。 Java作为平台无关性语言，JLS(Java语言规范)定义了一个统一的内存管理模型JMM(Java Memory Model
第一部分、概述 什么是makefile?或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西,因为那些Windows 的IDE都为你做了这个工作,但我觉得要作一个好的和professional的程序员,ma
依赖管理是 Maven 的一个核心特性。管理单个项目的依赖关系非常简单。管理由数百个模块组成的多模块项目和应用程序的依赖关系是可能的。Maven 使用定义良好的类路径和库版本在定义、创建和维护可重复的构建方面帮助很大。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对响应变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方法都将新的预测变量（称为组件）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些组件。PCR创建组件来解释预测变量中观察到的变异性，而根本不考虑响应变量。另一方面，PLSR确实将响应变量考虑在内，因此通常会导致模型能够使用更少的组件来适应响应变量。
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