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Linux
explained:
The JVM Architecture
Explained
-JVM架构解析(译)
翻译原文:https://dzone.com/articles/jvm-architecture-explainedJVM架构解析每一个Java开发者都知道字节码是被JRE执行。但是实际上许多人并不知道JRE是JVM的实现能解析字节码,编译代码,并且执行。作为一个开发者了解JVM的架构是非常重要的,因为它会使书写代码更加高效。在这篇文章中我们将更加深入地学习JVM架构和JVM不同的组成部分。什么是
饿孚遍野
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2019-11-08 12:46
[译]The 6502 overflow flag
explained
mathematically
**这篇文章是翻译,也是笔记,只做重点摘抄,详情参考原文**6052是什么?它是在60/70年代的处理器,8bit处理器。无符号数,carryflag的作用,比如计算下式Unsignedbinaryadditionof80+44yielding224.对于数num,1的补码是255-num,2的补码是256-num。数num+256并不改变num的大小。所以对于减法有:M-N=M-N+256=M+
Elinx
·
2019-11-05 06:01
理解linux的系统负荷
原文链接:ruanyifeng.com/blog/2011/07/linux_load_average_
explained
.html转载自阮一峰的博客一、查看系统负荷如果你的电脑很慢,你或许想查看一下,
tinysakurac
·
2019-10-22 20:32
linux
论烧脑,今年是你赢了
《头脑解密》TheMind,
Explained
豆瓣8.6分,5集,一集20分钟。作为一个科普类短片,它的数据和理论是热的。讲事实,给案例。但骨子里是冷的——挑战传统认知,颠覆记忆套路。
Sir电影
·
2019-10-10 00:00
关于NumPy中数组轴的理解
参考原文链接(英文版):https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-axes-
explained
/;中文版:https://www.jianshu.com/p/f4e9407f9f9d
ElonJiang
·
2019-10-06 11:00
Paper Reading:word2vec Parameter Learning
Explained
论文:word2vecParameterLearningExplained发表时间:2016发表作者:XinRong论文链接:论文链接为了揭开Word2vec的神秘面纱,不得不重新整理复习了Word2vec的相关资料。XinRong的这篇英文paper是更多人首推的Word2vec参考资料。这篇论文理论完备,由浅入深,且直击要害,既有高屋建瓴的intuition的解释,也有细节的推导过程。下面一起
Jamest
·
2019-10-03 17:00
Learning to Rank 笔记
尤其是模型问题,我觉得最重要是要明白input,model和output.看了这篇觉得这个日本小哥讲的很好https://mlexplained.com/2019/05/27/learning-to-rank-
explained
-with-code
小帅的私人空间
·
2019-09-25 09:48
机器学习
word2vec Parameter Learning
Explained
论文笔记:CBOW,Skip-Gram,层次softmax与负采样解读
目录前言ContinuousBag-of-WordModelOne-wordcontextUpdateequationforW'UpdateequationforWMulti-wordcontextSkip-GramModelOptimizingComputationalEfficiency前向传播后向传播HierarchicalSoftmaxNegativeSampling分析Rreferenc
HiddenDimenson
·
2019-09-14 19:48
自然语言处理
word2vec
层次softmax
负采样
Fast R-CNN中的ROI Pooling层详解
原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-
explained
/转自https://blog.csdn.net/qq_38906523
XYKenny
·
2019-09-08 14:45
目标检测
卷积神经网络中重要的基础知识汇总
27908027https://zhuanlan.zhihu.com/p/28173972https://blog.goodaudience.com/artificial-neural-networks-
explained
mingyu_
·
2019-07-31 18:16
论文笔记:word2vec Parameter Learning
Explained
论文学习:word2vecParameterLearningExplained这篇论文详细的介绍了word2vec参数的计算更新步骤,就像作者在摘要里所写的一样,Mikolov的论文简化了公式的推导,所以文章显得比较晦涩。整篇论文可以分为三个部分吧,分别是:CBOW模型以及Skip-Gram模型在单输入以及多输入的情况下参数更新过程(这是没有使用优化计算技巧的情况)两种优化计算的方式:Hierar
MirrorN
·
2019-07-12 22:19
论文笔记
word2vec
论文
CTC算法详解之训练篇
转载本文请注明出处:https://xiaodu.io/ctc-
explained
作者:yudonglee现实应用中许多问题可以抽象为序列学习(sequencelearning)问题,比如词性标注(POSTagging
喵水军的近卫第76师
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2019-05-14 17:34
docker、oci、runc以及kubernetes梳理
整理自:https://www.cnblogs.com/xuxinkun/p/8036832.htmlhttp://alexander.holbreich.org/docker-components-
explained
长烟慢慢
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2019-04-04 14:13
容器微服务
文章阅读-1周-The JVM Architecture
Explained
TheJVMArchitectureExplained该文章对于想学习JVM的同学是一个篇很好的入门文章。基本上把一些重要的概念都讲一遍。如果想深入学习,可以推荐极客时间《深入拆解Java虚拟机》课程,或则书籍《深入理解java虚拟机》。书籍讲的内容更加全面和深入,但基础不好,时间不多的同学不太好消化。随便把在JVM虚拟机关于这一块笔记贴上来:Jvm调用方法.jpg如何加载Java类.jpg
庄泽锐
·
2019-03-23 16:46
word2vec Parameter Learning
Explained
笔记
目录1.CBOW模型2.SkipGram模型3.Hierarchicalsoftmax4.NegativeSampling前言,下面公式多次用到的求导法则:sigmoid函数的导数具有以下形式:1.CBOW模型首先从输入输出都是一个词的模型讲起。模型中词典大小为V,隐藏层规模为N,连接层为全连接,输入层为one-hot编码方式。对于一个特定词,词向量为x={x1,x2,…,xv},则模型输入为x,
伊直程序媛
·
2019-03-17 20:48
nlp
Linux ctrl-c
explained
(ctrl-c 详解)
目录1背景姿势2前戏3正餐4systemctlstopdocker5demo1背景姿势驱动驱动程序全称设备驱动程序,是添加到操作系统中的特殊程序,其中包含有关硬件设备的信息。此信息能够使计算机与相应的设备进行通信。中断触发系统将运行时间由用户态程序交还给内核态的一种方式。终端终端伪终端(pseudoterminal)-->/dev/pts/8会话信号发送给程序的来表示有重要事件发生的软件中断。系统
FingerLiu
·
2019-03-03 00:00
linux
systemd
devops
docker
JVM架构解释
翻译自:https://dzone.com/articles/jvm-architecture-
explained
每个Java开发人员都知道字节码将由JRE(Java运行时环境)执行。
离弦的殇
·
2019-03-01 16:22
Java
Kotlin Coroutines(协程)讲解
原文链接:https://juejin.im/post/5c78c6cae51d453ecb6562a8前言翻译好的文章也是一种学习方式原文标题:CoroutinesinKotlin1.3
explained
weixin_33701617
·
2019-03-01 05:07
强化学习中的好奇心驱动学习算法:随机网络精馏探索技术
作者:RaniHorev译者:白小白原题:
Explained
:Curiosity-DrivenLearninginRL—ExplorationByRandomNetworkDistillation原文:
EAWorld
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2018-12-06 08:20
sklearn实践之——计算回归模型的四大评价指标(
explained
_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score)
回归模型是机器学习中很重要的一类模型,不同于常见的分类模型,回归模型的性能评价指标跟分类模型也相差很大,这里简单基于工作中的一点实践来记录一下基于sklearn库计算回归模型中常用的四大评价指标主要包括:
explained
_variance_score
Together_CZ
·
2018-12-04 20:22
机器学习
explained
variance
2018/10/31这个东西在学习PCA的时候遇见的,而且一直都没在统计学中遇见过。2018/11/26应该就是在分析PCA的时候,他提到了这种名词关系,这部分变量解释了80%的方差;这种说法,对我第一次听说这个东西的我看来,是很让人惊讶的。这个指标如果达到了很高,那岂不就算是对这个事务内在的规律掌握了。
VChao
·
2018-11-26 08:22
JDK版本的区别及选择(如7u71和7u72)
摘自https://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/cpu-psu-
explained
-2331472-zhs.htmlJavaCPU和PSU版本解释
codeMonkey_sun
·
2018-11-14 22:26
机器学习:评价回归模型
在sklearn中包含四种评价尺度,分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、
explained
_variance_score和r2_score。
在杭州
·
2018-11-14 21:27
机器学习
word2vec Parameter Learning
Explained
学习笔记
目录原因:看了几篇提及CBOW(ContinuousBag-of-Word)的综述,都没直接看懂。综述中都指向这篇文章的这张图。word2vec是一个预训练(pretrained)模型,在大量语料上训练词向量(或者称为词嵌入,wordembedding)。尽管训练语料与应用场景不尽相同,但实验表明,对下游(downstream)应用效果良好。CBOW的目的是通过上下文(context)预测目标词(
boywaiter
·
2018-10-26 19:47
NLP
Cassandra 3.0:查询模式与Allow Filtering
官方介绍:https://www.datastax.com/dev/blog/allow-filtering-
explained
-2表结构我们以这张表为例:createtabletest(c1int,c2int
铁头乔
·
2018-08-15 19:54
Cassandra
HTTP 爬虫
参考自:https://www.nczonline.net/blog/2009/05/05/http-cookies-
explained
/https://bubkoo.com/2014/04/21/http-cookies-
explained
Shaw007
·
2018-08-04 18:23
Linux 文件系统详解 | Linux 中国
致谢编译自|https://www.linux.com/blog/learn/intro-to-linux/2018/4/linux-filesystem-
explained
作者|PaulBrown译者
技术无边
·
2018-07-02 10:58
【转】用信鸽来解释 HTTPS
一、引文出处注:本文摘自开源中国翻译,翻译者:JonnHuang译文原网址https://www.oschina.net/translate/https-
explained
-with-carrier-pigeons
暮卿寒
·
2018-06-12 10:45
关于JDK 奇数版本和偶数版本的区别
官方解释http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/cpu-psu-
explained
-2331472-zhs.htmlJavaCPU和PSU版本解释
arxi
·
2018-05-31 13:26
【机器学习】机器学习解释:算法是你的朋友
原文:https://blog.dataiku.com/machine-learning-
explained
-algorithms-are-your-friend我们近来常常听到术语“机器学习”,通常是在预测分析和人工智能的背景下
ChenVast
·
2018-05-19 15:34
机器学习
简介
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
【机器学习】机器学习解释:算法是你的朋友
原文:https://blog.dataiku.com/machine-learning-
explained
-algorithms-are-your-friend我们近来常常听到术语“机器学习”,通常是在预测分析和人工智能的背景下
ChenVast
·
2018-05-19 15:34
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
ROI (Region of interest pooling) Pooling 层详解
参考:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-
explained
/目标检测typicalarchitecture通常分为两个阶段:1)regionproposal
qAOOAp
·
2018-05-06 22:29
深度学习+神经网络
《word2vec Parameter Learning
Explained
》论文学习笔记
目录:1ContinuousBag-of-WordModel1.1One-wordcontextUpdateequationforhidden→outputweightsUpdateequationforinput→hiddenweights1.2Multi-wordcontext2Skip-GramModel3OptimizingComputationalEfficiency3.1Hierarc
lanyu_01
·
2018-04-26 18:57
深度学习—自然语言处理
案例一、估计房屋价格
importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.ensembleimportAdaBoostRegressorfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,
explained
_variance_score
jin__9981
·
2018-04-19 15:10
Oracle 11g 预估索引大小
业务空闲期创建5、可以考虑在线、并行、nologging模式二、预估索引方法操作步骤如下:SQL>explainplanforcreateindexidx_object_idontt(object_id);
Explained
.SQL
roidba
·
2018-04-17 08:10
explain
plan
for
oracle
Oracle 查看执行计划问题
二、操作过程SQL>SQL>explainplanforselectcount(*)fromtt;
Explained
.Elapsed:00:00:00.00SQL>setlines200pag
roidba
·
2018-04-16 14:45
set
autot
traceonly
oracle
swagger系列二:swagger 语法
swagger官方注解:https://bfanger.nl/swagger-
explained
/#schemaObjectgo1.文档标题部分/***@SWG\Swagger(*schemes={"http
Rango
·
2018-03-29 00:00
laravel
swagger
php
ROI POOLING层的原理及代码分析
代码结合配图部分的解释很便于理解https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-
explained
/http://blog.csdn.net/lanran2
啤酒饮料矿泉水花生瓜子八宝粥
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2018-03-07 18:28
CHROMIUM OZONE-GBM 入门
https://01.org/zh/chromium/blogs/tiagovignatti/2014/chromium-ozone-gbm-
explained
?
颇锐克
·
2018-01-22 20:30
CHROMIUM
OZONE-GBM
EXPLAINED
理解python中yield关键字
本文转自stackoverflow中一个问题的译文原文:http://pyzh.readthedocs.io/en/latest/the-python-yield-keyword-
explained
.html
libbyandhelen
·
2018-01-03 05:26
python
ROI Pooling层详解
ROIPooling层详解原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-
explained
/目标检测typicalarchitecture
AUTO1993
·
2017-11-12 19:02
深度学习
ROI Pooling层详解
ROIPooling层详解原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-
explained
/目标检测typicalarchitecture
AUTO1993
·
2017-11-12 19:02
深度学习
MySQL中意向锁的备忘
www.zhihu.com/question/51513268/answer/127777478https://www.slideshare.net/billkarwin/innodb-locking-
explained
-with-stick-figures
我的二狗呢
·
2017-08-28 15:36
MySQL中意向锁的备忘
MySQL
MMI、SS、USSD介绍
https://berlin.ccc.de/~tobias/mmi-ussd-ss-codes-
explained
.html=======================================
dash23
·
2017-07-04 08:33
protocol
Java_注解指导手册_–_终极向导
CreatingYourOwnJavaAnnotations,JavaAnnotationsTutorialwithCustomAnnotation和JavaAnnotations:Explored&
Explained
liangyan9966
·
2017-06-07 19:35
java
spring
Hibernate
JUnit
单元测试
Java_注解指导手册_–_终极向导
CreatingYourOwnJavaAnnotations,JavaAnnotationsTutorialwithCustomAnnotation和JavaAnnotations:Explored&
Explained
liangyan9966
·
2017-06-05 14:00
java
hibernate
junit
spring
单元测试
Java_注解指导手册_–_终极向导
CreatingYourOwnJavaAnnotations,JavaAnnotationsTutorialwithCustomAnnotation和JavaAnnotations:Explored&
Explained
liangyan9966
·
2017-06-05 14:00
java
hibernate
junit
spring
单元测试
少妇白洁系列之React StateUp Pattern,
Explained
本文用于阐述StateUp模式的算法和数学背景,以及解释了它为什么是React里最完美的状态管理实现。关于StateUp模式请参阅:https://segmentfault.com/a/11...P-State,V-State如果要做组件的态封装,从组件内部看,存在两种不同的state:p-state,orpersistentstate,是生命周期超过组件本身的state,即使组件从DOM上销毁,
uglee
·
2017-03-07 00:00
javascript
react.js
获取执行计划的六种方法
fromtable(dbms_xplan.display)SQL>setlinesize200SQL>setpagesize20000SQL>explainplanforselectcount(*)fromtest;
Explained
.SQL
bitko
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2017-03-05 16:28
Sql
Tuning
Linux 磁盘IO性能测试工具:FIO
项目主页:https://github.com/axboe/fioFIO输出结果详细解释可参见:https://tobert.github.io/post/2014-04-17-fio-output-
explained
.html
jiecxy
·
2017-02-27 19:15
Linux
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