【课程笔记】

哈尔滨工业大学软件构造课程笔记第七章第二节

7.2线程安全1.什么是线程安全线程安全竞争条件:多个线程共享同一个可变变量，但不协调它们正在做的事情。这是不安全的，因为程序的正确性可能依赖于低级操作的定时事故。线程之间的“竞争条件”：作用于同一个mutable数据上的多个线程，彼此之间存在对该数据的访问竞争并导致interleaving，导致postcondition可能被违反，这是不安全的。threadsafe是什么意思线程安全：ADT或方
北丐东邪·2020-09-12 09:30

哈尔滨工业大学软件构造课程笔记第四章第二节

4.2面向复用的软件构造技术1.设计可重用的类在OOP中设计可重用的类▪封装和信息隐藏▪继承与超越▪多态、子类型和重载▪泛型编程▪行为分型和利斯科夫替代原理(LSP)▪授权和组成（1）行为分型和利斯科夫替代原理(LSP)行为分型子类型多态：客户端可用统一的方式处理不同类型的对象如果对于类型T的对象x，q(x)成立，那么对于类型T的子类型S的对象y，q(y)也成立。Java中编译器强制的规则(静态类
北丐东邪·2020-09-12 09:30

哈尔滨工业大学软件构造课程笔记第三章第四节

3.4面向对象的编程(OOP)1.基本概念:对象、类、属性和方法对象现实世界中的对象有两个共同特征:它们都有状态和行为。识别现实对象的状态和行为是开始考虑面向对象编程的好方法。对于你看到的每一个对象，问你自己两个问题，这些现实世界的观察都转化为OOP的世界:状态有哪些？行为有哪些？对象是状态和行为的集合状态——对象中包含的数据。-在Java中，这些是对象的字段行为——对象支持的操作-在Java中，
北丐东邪·2020-09-12 09:30

哈尔滨工业大学软件构造课程笔记第三章第二节

3.2设计规约1.编程语言中的函数和方法[…]NAME(TYPENAME,TYPENAME){STATEMENTS}Tocall:NAME(arg1,arg2);参数类型是否匹配，在静态类型检查阶段完成publicstaticTYPENAME(){STATEMENTS;returnEXPRESSION;}voidmeans“notype”返回值类型是否匹配，也在静态类型检查阶段完成“方法”是程序的
北丐东邪·2020-09-12 09:59

哈尔滨工业大学软件构造课程笔记第二章第二节

2.2软件构造的过程、系统和工具1.软件建设的一般流程（1）编程建筑语言从用途上划分编程语言(e.g.,C,C++,Java,Python)，建模语言(e.g.,UML)，配置语言(e.g.,XML)，构建语言(e.g.,XML,YAML,JSON)从形态上划分基于语言学的构造语言，基于数学的形式化构造语言，基于图形的可视化构造语言编程语言编程工具：集成开发环境(IDE)组成：源代码编辑器、智能代
北丐东邪·2020-09-12 09:59

机器学习：监督学习和无监督学习

**************************************注：本系列博客是博主学习Stanford大学AndrewNg教授的《机器学习》课程笔记。
Hao_09·2020-09-12 07:33

SpringCloud学习笔记推荐

SpringCloud_尚硅谷课程笔记：2020：0708–1--SpringCloud——2020：0717–11–SpringCloudAlibaba：SeataSpringCloud中文文档
将进酒杯莫停。·2020-09-12 06:24

数据结构与算法之美 课程笔记一 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？

什么是数据结构？什么是算法？从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一种方法。从狭义上讲，是指某些著名的数据结构和算法，比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。那数据结构和算法有什么关系呢？数据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。学习的重点是什么？首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。接下来就是数据结构与算法的
LiuQQu·2020-09-12 05:45

算法设计思想（1）—— 穷举法

本文系王晓华老师GitChat【算法应该怎么玩】课程笔记。1.穷举法概念穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。
wohu1104·2020-09-12 01:55

2019年CS224N课程笔记-Lecture 18:Constituency Parsing

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411f7td?p=18正课内容1.ThespectrumoflanguageinCS词袋模型复杂形式的语言表达结构这是真.词‘袋’语言的语义解释——不仅仅是单词向量我们怎样才能弄清楚更大的短语的含义？例如：ThesnowboarderisleapingoveramogulApersononasnowboardjum
任菜菜学编程·2020-09-12 00:29

神经网络常见优化算法(Momentum, RMSprop, Adam)的原理及公式理解, 学习率衰减

参考资料:吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(2-2)优化算法–课程笔记1.指数加权平均(指数加权移动平均)指数加权平均是统计一个波动的指标在一段时间内的平均变化趋势,具体公式为
赤道6号转向发动机·2020-09-11 23:33

谷歌机器学习速成课程笔记 12（Classification-分类）

例如，如果邮件为垃圾邮件的概率超过.8，我们可能就会将其标记为垃圾邮件，0.8就是阈值分类。选定分类阈值后，如何评估模型质量呢？传统方法是看准确率——正确结果除以总数/正确结果所占的百分比。但是准确率虽然是一种直观且广泛使用的指标，但它也有一些重大缺陷：假设有一个预测广告点击率的模型，并使用准确率来评估此模型的质量，但是现实中对于展示的广告，点击率通常为千分之一、万分之一甚至更低。因此可能存在这样
桑榆非晚_·2020-09-11 22:34

upd协议java收发消息小练习

课程笔记-upd协议收发消息packagecn.itcast.net.chat;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader
杏青小·2020-09-11 20:35

线性代数导论27——复数矩阵和快速傅里叶变换

本文是GilbertStrang的线性代数导论课程笔记。
leifenglian·2020-09-11 10:27

百度飞桨-手把手带你零基础实践深度学习-课程笔记（二）

手写数字识别数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。在处理如图所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据
假面骑士Quit·2020-09-11 10:13

百度飞桨-手把手带你零基础实践深度学习-课程笔记（三）

模型改进我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28×28的像素值，输出是0-9的数字标签。而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如图所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达）。但手写数字识别任务的输入像素和输出数字标签之间的关系显然不是线
假面骑士Quit·2020-09-11 10:13

笔记：全网最详细jQuery教程

申明：本篇博客是学习舟炬教育课程：全网最详细jQuery讲解的课程笔记。
前端可以很好玩·2020-09-11 09:57

go语言培训课程笔记11 workpool && select && 并发锁 && atomic

P101select学习select获取值，从任意通道ch获取值，不按照顺序P107互斥锁没有加锁控制，导致出现了总和不到10000加锁后效果如下普通锁下的执行结果,1.022s加读写锁后的执行结果执行时间是1.020s++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++P109sync.OnceP110sync.Map学习go语言内
kuaipao19950507·2020-09-11 09:04

go语言培训课程笔记09 文件

执行结果如下还可以使用ioUtil读取文件P72文件写入然后目录下生成文件，内容已经写入到文件还可以使用bufio写入文件P73使用bufio获取用户输入P77文件中间插入内容P78时间time包P87反射学习通过反射设置值，修改引用需要使用elem
kuaipao19950507·2020-09-11 09:04

go语言培训课程笔记07 结构体

P49结构体P50匿名结构体P51结构体指针和结构体初始化new和make都是用来申请内存的，new是用来给基本的数据类型申请内存结构体字段内存是连续的P52结构体构造函数P53方法和接收者给自定义类型添加方法结构体的匿名字段P58结构体的继承P59结构体与JSON
kuaipao19950507·2020-09-11 09:31

go语言培训课程笔记10 协程 && 通道

p93并发编程介绍go的并发程序，执行时默认把cpu跑满，会充分压榨cpu资源m个goroutine分配给n个操作系统线程执行P97channel修改代码如下P99单向通道一般使用在函数参数里面，确保暴露出去的某一个通道，别人只能做某一项操作
kuaipao19950507·2020-09-11 09:31

go语言培训课程笔记08 接口

P65接口的定义和实现P67实现多个接口和接口嵌套多个类型可以实现同一个接口一个类型可以实现多个接口P68空接口P69package相关
kuaipao19950507·2020-09-11 09:31

深度学习课程笔记

作业1-1：类比牛顿第二定律的案例，在你的工作和生活中还有哪些问题可以用监督学习的框架来解决？模型假设和参数是什么？评价函数（损失）是什么？为什么说深度学习工程师有发展前景？怎样从经济学（市场供需）的角度做出解读？回答1-1：比如说商品的价格x与销售量y之间的关系，模型假设是销售量y与商品价格x是一个反比例的关系，参数是销售量y与商品价格x，模型假设是m，则评价函数是1/N*(m*x-y)^2,这
UN_spoken·2020-09-11 08:49

自学Python之Udacity28天入门课程笔记

第一节小乌龟和第一行代码importturtlefred=turtle.Turtle()fred.color(“red”)fred.forward(100)fred.right(135)fred.forward(140)fred.right(135)fred.forward(100)你可能根本不知道这段代码的含义是什么，完全没关系！在下面的几个页面中，你将尝试该代码，以便知道它的原理。将这段代码粘
qq_41708274·2020-09-11 07:54

Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实践课程笔记

Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实践Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实践课程连接：https://coding.imooc.com/learn/list/198.html第1章初识微服务1-1微服务-导学容器技术的成熟为微服务的落地提供了基础，轻量化的容器是微服务运行的最佳环境。微服务只有在容器(Docker)环境下，再结合有效服务编排框架(K8s)
紫蝶侠·2020-09-11 06:25

第三门课：结构化机器学习项目 第一周：测验 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study) 15 个问题

第三门课结构化机器学习项目（StructuringMachineLearningProjects）第一周：测验BirdrecognitioninthecityofPeacetopia(casestudy)15个问题本周课程笔记见
geekxiaoz·2020-09-10 22:59

第三门课：结构化机器学习项目 第2周：测验 Autonomous driving (case study)15 个问题

第三门课结构化机器学习项目（StructuringMachineLearningProjects）第2周：测验Autonomousdriving(casestudy)15个问题本周课程笔记见：第二周机器学习
geekxiaoz·2020-09-10 22:59

网络协议分析课程笔记

网络协议分析一、计算机网络体系结构1.1计算机网络与网络互联1.2网络体系结构与OSI参考模型1.3TCP/IP协议族二、IP地址2.1IP地址概述2.2分类编址2.2.1IP地址分类2.2.2子网划分2.2.3构造超网2.3无分类编址2.4特殊地址2.4.3IPv4的寻址规则2.5地址解析2.5.2ARP协议2.5.4RARP协议三、IP协议3.1IPV43.1.1IP数据报3.1.2分片与重组
weixin_43755257·2020-09-10 20:32

汇编语言(三)：高级语言程序的运行过程、8086CPU简介(寄存器组)、debug

作为汇编语言的课程笔记，方便之后的复习与查阅本篇为课程第三、四次课内容目录高级语言程序的运行过程反汇编跟踪程序运行过程8086CPU简介早期计算机系统8086CPU功能结构指令执行的基本过程8086的寄存器组
连理o·2020-09-10 20:36

树(三)：哈夫曼树和哈夫曼编码

作为数据结构的课程笔记，以便查阅。如有出错的地方，还请多多指正！注：C++忘得太厉害了。。
连理o·2020-09-10 20:03

【课程笔记】李宏毅机器学习[1]：Regression: Case study

本系列课程笔记为李宏毅2017,秋，台湾大学课程。视频网址链接：https://www.bilibili.com/video/av15889450?
tjwyj·2020-09-10 18:19

李宏毅机器学习课程笔记Lesson1-Regression - Case Study

machinelearning有三个步骤：step1：选择asetoffunction,即选择一个modelstep2：评价goodnessoffunctionstep3：选出bestfunction采用梯度下降得到最佳答案gradientdescent的步骤是：先选择参数的初始值，再向损失函数对参数的负梯度方向迭代更新，learningrate控制步子大小、学习速度。梯度方向是损失函数等高线的法
长弓Smile·2020-09-10 18:44

MIT 6.00 导论课程笔记（一）

本次笔记是观看网易公开课中麻省理工大学计算机科学导论课程Lecture01~04的内容之后得到的一些总结。Lecture01Python课程借助Python语言展开对于计算机科学与编码的一些说明。Eric介绍到，编程语言有三个维度：低级的语言/高级的语言低级语言如汇编语言更贴近于底层的物理实现，指令记忆复杂繁琐；高级语言如Python更贴近于人类语言，记忆较为简单。通用的语言/特定的语言通用的语言
sjz_hahalala479·2020-09-10 17:54

《数据结构与算法》课程笔记 第一章

1.数据结构的基本概念数据结构两大用途：用于存放要处理的数据，如迷宫地图。用于实现算法策略，如迷宫例子中探索方向增量数组、回溯的栈、避免重复走的标志数组或特殊标记。1数据结构由一个四元组来表示：Data_Structure=(D,L,S,O)数据元素、数据元素之间的逻辑关系、逻辑关系在计算机中的存储表示、以及所规定的操作这四部分。2数据元素之间的逻辑结构：3存储结构顺序存储：把逻辑上相邻的元素存储
雷哥-lei·2020-09-10 17:09

华为NP课程笔记14-PIM-SM和SPT切换

一、PIM-SM1、PIM-SM（Protocolindependentmulticast-sparseMode），协议无关组播-稀疏模式。属于稀疏模式的组播路由协议，适用于组成员相对分散、范围较广、大规模的网络。PIM-SM会在源到RP之间建立SPT树，在RP到接受者之间建立RPT树。2、工作机制（1）邻居发现Hello报文，接口互相发送hello报文，优先级高的或者IP地址大的成为DR。其中第
focus_tt·2020-09-10 15:35

手动实现简单的神经网络（唐宇迪神经网络课程笔记）

手动实现一个简单的两层神经网络，主要目的是体验神经网络训练的三个步骤：1.通过w、x求出loss函数，这一步称为前向传播；2.用第1步求出的loss函数根据链式法则（求导）求解出各个w对loss函数的贡献值，即为反向传播；3.根据第2步求出的w对loss函数的贡献值来调节w，使得loss函数最小；代码如下：importnumpyasnpdefnonlin(x,deriv=False):if(der
文科升·2020-09-10 15:24

01｜人际交往的本质是精力问题

原本，我以为还要花大力气去整理课程笔记。毕竟视频听课，第一次效果最好。后面复习，文字笔记更直观。谁知道……奶爸的关键词课件笔记如此详细明了，实在是太合我心意啦！
莫槿年华安如梦·2020-09-09 19:52

AI训练营Python课程笔记-Python基础入门：从变量到异常处理

AI训练营Python-阿里云天池注释这有啥好讲的，不过我喜欢python#注释，双斜杠有点不对称总感觉，对了python的’’’‘’'和"""“”"注释也很对称好看。运算符这应该也没什么好讲的算术运算符print(3//4)#0因为3//4=0.7然后向下取整，比0.7小的整数就是0了print(3%4)#3因为3里面有0个4，3-0*4=3，就是取余数比较运算符可以用>=的形式逻辑运算符pri
eatcosmos·2020-09-06 17:18

物联网课程笔记

转载于:https://www.cnblogs.com/zscswd1368/p/6553551.html
weixin_30692143·2020-08-26 23:13

《0-6岁全脑潜能开发》课程笔记-第七课 思考能力

一、课程要点第一部分思考能力的核心知道想什么——元认知知道怎么想——思考能力发展的六大阶段第二部分元认知元认知：“认知的认知”或“知识的知识”：对自己的认知过程的思考1.展示思考路径——聪明的帮助（复盘）陈述事实-提供可能的解决方案2.讨论学习策略——方法比困难多：陈述事实-提问引发思考讨论可能的解决方案3.锻炼复盘能力——永远有进步空间：陈述事实-提问引发思考-讨论不一样的方法第三部分思考能力发
邹小青·2020-08-26 23:25

2018-06-26

恋爱心理学已经上线有些时日了，相信你肯定从中学到了很多干货，是时候把你压箱底的宝贝——恋爱心理学课程笔记晒出来了！（与你相似的那个Ta，说不定会因为你的笔记关注到你哦！）
浮生若梦_f3e2·2020-08-26 23:55

黑马毕向东Java课程笔记（35天day33-1——33-19）DOM（文档对象模型）+BOM（浏览器对象模型）：part1

1、DOM概述  DOM简介，以及BOM对window对象初步操作，相应的代码如下无标题文档DoM1evel3：将xml文档封装成了对象。-->//演示navigator对象：包含关于Web浏览器的信息。functionwindowObjDemo(){varname=window.navigator.appName;//注意APPName是属性而不是方法varversion=navigator.a
KongJetLin·2020-08-26 16:03

数据科学家的工具箱笔记

JHK数据科学系列课程的课程笔记，这是前两门课《数据科学家的工具箱》和《R语言编程》数据科学家的工具箱目标我们的目标TypesofQuestionsdescriptiveanalysesDescribeasetofdataexploratoryanalysisFindrelationshipsyoudidn'tknowaboutinferentialanalysisusearelativelysm
浪尖儿·2020-08-26 15:53

【廖雪峰课程笔记】之初识Python

第1章Python变量与数据类型1-1Python中的基础数据类型一、整数Python可以处理任意大小的整数，包括整整数、负整数，表示方法与数学中的表示方法一样。二、浮点数浮点数，即小数，可以用科学记数法和数学写法表示；整数和浮点数在计算机内部的存储方式是不同的，整数运算永远是精确的，浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。三、字符串以‘’或“”括起来的任意文本。切记：‘’和“”只是字符串的一种表示方
惑也·2020-08-26 14:37

线性代数导论17——正交矩阵和Gram-Schmidt正交化

本文是GilbertStrang的线性代数导论课程笔记。
leifenglian·2020-08-26 14:25

Web安全-----渗透测试课程笔记（二）

目录前言第三天学习SQL注入原理什么是sql注入？为什么会产生sql注入呢？sql注入的本质环境：phpstudy+sqlisql注入----报错注入sql注入----数字型注入sql注入----盲注布尔盲注时间盲注宽字节注入宽字节利用的条件：post注入cookie注入前言本课只用于信息防御，站点全为本地搭建第三天学习SQL注入原理什么是sql注入？所谓sql注入就是通过把sql命令插入到web
不会CTF·2020-08-26 08:39

模式识别课程笔记——梯度消失与激活函数

1、梯度消失的产生原因使用sigmoid函数作为激活函数时，靠近输出层的梯度较大，更新较快；靠近输入层的梯度较小，更新较慢。因此当靠近输出层的梯度更新完成时，靠近输入层的权重未得到充分更新，仍保持几乎随机的状态。靠近输入层的函数梯度小的原因：偏导约等于变化量的比值，当激活函数是sigmoid函数时，输入变化量很大，所对应输出的变化量却很小。如此从最后的梯度向前依次传递，离输出很远的部分梯度变化很小
Mosay_dhu·2020-08-25 17:29

李宏毅机器学习课程笔记8：Structured Learning - Linear Model、Structured SVM、Sequence Labeling

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第22-24课所做的笔记和自己的理解。Lecture22:StructuredLearning-LinearModelProblem1:Evaluation上节课说到，StructuredLearning的UnifiedFramework有
徐子尧·2020-08-25 17:02

李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第1-3课所做的笔记和自己的理解。Lecture1:Regression-CaseStudymachinelearning有三个步骤，step1是选择asetoffunction,即选择一个model，step2是评价goodnessoff
徐子尧·2020-08-25 17:27

李宏毅机器学习Lecture 16 Unsupervised Learning - Auto-encoder 课程笔记

李宏毅机器学习Lecture16UnsupervisedLearning-Auto-encoder课程笔记auto-encoderstartingfromPCAdeepauto-encoderauto-encoder
didiqiq·2020-08-25 17:14
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