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数智图书馆-无锡数智政务
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13.5 Storm
50
2025-06-17
《Docker技术入门与实战(第2版)》
13.5 Storm 使用Compose搭建Storm集群 13.5 Storm Apache Storm是一个实时流计算框架,由Twitter在2014年正式开源,遵循Eclipse Public License 1.0。Storm基于Clojure等语言实现。 Storm集群与Hadoop集群在工作方式上十分相似,唯一区别在于Hadoop上...
11.7 访问限定
50
2025-06-17
《Swift开发指南(修订版)》
11.7 访问限定 11.7.1 访问范围 11.7.2 访问级别 11.7.3 使用访问级别最佳实践 11.7 访问限定 作为一种面向对象的语言封装性是不可缺少的,Swift语言在正式版中增加了访问控制,这样一来Swift语言就可以实现封装特性了。由于在Swift语言中类、结构体和枚举类型都具有面向对象的特性,因此Swift语言的封装...
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50
2025-06-17
《代码之髓:编程语言核心概念》
7.3 静态作用域是完美的吗 时至今日,很多语言都选择了使用静态作用域。那么现在的静态作用域已经没有改善空间,很完美了吗?不是的。还有一些尚待解决的问题。 专栏 其他语言中的作用域 本章中的示例代码主要是用 Perl 语言写的。这是因为,Perl 语言具有对说明问题非常有利的特征,没有任何声明时使用的变量为全局变量,带 local 的变量为...
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50
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
9.6 使用pickle进行转储和加载 pickle模块是Python内部的一种格式,用来完成对象的持久化。 Python标准库中是这样描述pickle的: pickle模块可以将一个复杂的对象转换为一个字节数组并且使用相同的内部结构将字节流转换为一个对象。将这些字节流写入文件或许是最常见的场景,但也可能输出到网络进行传输或是数据库。 pickle...
6.3 引导(Bootstrapping)
50
2025-06-12
《高效团队开发:工具与方法》
6.3 引导(Bootstrapping) 引导层启动服务器的 OS,使服务器达到我们所需要的状态。这个层次包括了 OS 的种类、磁盘容量以及网络配置等。本节我们将介绍利用服务器自动化安装以及虚拟化技术来构建环境的自动化工具。 6.3.1 Kickstart 假如你所在的开发现场添置了 100 台服务器。如果所有的服务器都必须设定同样的磁盘分区...
9.9 快速排序
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2025-06-20
《大话数据结构》
9.9 快速排序 9.9 快速排序 终于我们的高手要登场了,如果将来你工作后,你的老板要让你写个排序算法,而你会的算法中竟然没有快速排序,我想你还是不要声张,偷偷去把快速排序算法找来敲进电脑,这样至少你不至于被大伙儿取笑。 事实上,不论是C++ STL、Java SDK或者.NETFrameWork SDK等开发工具包中的源代码中都能找到它的某种实现...
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50
2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
22.7 写文件 如果你想更持久地存储程序的信息,可以看着屏幕,把这些信息抄写在纸上。不过这样根本无法体现出计算机的作用! 比较好的做法是把信息保存在硬盘上,这样一来,即使程序不再运行(即计算机已经关机),你的数据仍然能保留下来,供以后使用。其实你早已经这么做了。每次保存学校作业、图片、歌曲或者 Python 程序时,实际上都是将它们存储到硬盘上。 ...
2.6 算法设计的要求
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2025-06-20
《大话数据结构》
2.6 算法设计的要求 2.6.1 正确性 2.6.2 可读性 2.6.3 健壮性 2.6.4 时间效率高和存储量低 2.6 算法设计的要求 刚才我们谈到了,算法不是唯一的。也就是说,同一个问题,可以有多种解决问题的算法。这可能让那些常年只做有标准答案题目的同学失望了,他们多么希望存在标准答案,只有一个是正确的,把它背下来,需要的时候套用就可以...
附录B 流行的应用程序
50
2025-06-17
《SQL必知必会》
附录B 流行的应用程序 附录B 流行的应用程序 正如第1课所述,SQL不是一个应用,而是一种语言。要学习本书中的例子,你需要一个支持SQL语句执行的应用程序。 本附录描述了在几个最常用的应用中执行SQL语句的步骤。 你可以使用下面列出的任何一个应用或其他应用来测试和试验SQL代码。那么,究竟应该使用哪个呢? 许多DBMS具有自己的客户端实用程序...
6.5 超参数的验证
50
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
6.5 超参数的验证 6.5.1 验证数据 6.5.2 超参数的最优化 6.5.3 超参数最优化的实现 6.5 超参数的验证 神经网络中,除了权重和偏置等参数,超参数 (hyper-parameter)也经常出现。这里所说的超参数是指,比如各层的神经元数量、batch 大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值,模型的性...
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