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2.3 两种算法的比较
2.3 两种算法的比较 2.3 两种算法的比较 大家都已经学过一门计算机语言，不管学的是哪一种，学得好不好，好歹是可以写点小程序了。现在我要求你写一个求1+2+3+……+100结果的程序，你应该怎么写呢？ 大多数人会马上写出下面的C语言代码（或者其他语言的代码）： int i , sum = 0 , n = 100 ; for ... -
一个极其重要的政策(1)
一个极其重要的政策 (1) 一个极其重要的政策(1) （一九四二年九月七日） 自从党中央提出精兵简政[1] 这个政策以来，许多抗日根据地的党，都依照中央的指示，筹划和进行了这项工作。晋冀鲁豫边区的领导同志，对这项工作抓得很紧，做出了精兵简政的模范例子。但是还有若干根据地的同志们因为认识不够，没有认真地进行。这些地方的同志们还不理解精兵简政同当前形势... -
第6章 App背后的故事——性能检测与分析工具
第6章 App背后的故事——性能检测与分析工具 第6章 App背后的故事——性能检测与分析工具 性能检测与分析，一直是App开发中非常重要，但又经常被忽视的一环。很多App在开发时急功近利，总希望堆砌更多的功能来充实App，而忽视了整个App的性能、体验。这种本末倒置的现象，在整个开发界屡见不鲜。 正是由于App的性能问题日趋严重，Google作为A... -
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15.7 标准模块 我们已经知道了如何创建和使用模块，是不是总是必须编写我们自己的模块？并不是这样！这正是 Python 的妙处之一。 Python 提供了大量标准模块，可以用来完成很多工作，比如查找文件、报时（或计时）、生成随机数，以及很多其他功能。有时，人们说 Python“配有电池”，指的就是 Python 的所有标准模块。这称为 Python ... -
6.4 正则化
6.4 正则化 6.4.1 过拟合 6.4.2 权值衰减 6.4.3 Dropout 6.4 正则化 机器学习的问题中，过拟合 是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。机器学习的目标是提高泛化能力，即便是没有包含在训练数据里的未观测数据，也希望模型可以进行正确的识别。我们可以制作复杂的... -
本章总结
本章总结 本章总结 强者如何成功地为自己的人生布局？ 为自己准备“备用选项” 无论任何时候，都要有备用选项。一个内心强大的人，他不会在乎眼前一棵自己够不着的树，他会找一棵真正适合自己的然后摘取上面的果实。强者对自身有清醒的认识，他不会在一棵树上吊死。这是一种淡定的心态：能够果断地舍弃不适合自己的目标，而是寻找更多的自己可以把控的选项。只有这样，... -
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在人群中独自工作 Working alone in a crowd 离开办公室对提高工作效率很有好处，因为没人能来打扰你。上司或同事可以给你发邮件（但你可以一小时之后再理会），或是给你发送即时消息（但你可以将状态改为“离开”），但他们没法亲自过来干扰你。他们需要你的允许。 所以，有什么理由不这样做呢？ 对某些人来说，这种感觉太好了。但是，有些远程工... -
11.3 缺点
11.3 缺点 多项实证研究表明，环境分析的STEEP方法难以在一段时间内高效地进行。不同的环境（动态或者平稳、简单或者复杂、持续或者非持续）也会影响它的有效性。 环境分析的问题可以分为几种类别。 ·解读：组织决策者往往难以概念化或者定义其环境。这使得环境变量的特定影响和组织可能选择的有效响应特性难以解读。解读环境因素所涉及的问题包括构造有意义研究的... -
第28章 其他相关项目
第28章 其他相关项目 第28章 其他相关项目 Docker虽然属于新兴技术，但围绕它已经出现了不少优秀的技术项目，包括利用Docker进行云计算平台搭建，特别是实现平台即服务，利用Docker来实现高效的持续集成服务，以及对大规模Docker容器的管理和进行编程开发等。 本章将介绍这方面的一些典型项目，包括平台即服务、持续集成、容器管理、编程开发、... -
第6章 打造高效正则表达式
第6章 打造高效正则表达式 第6章 打造高效正则表达式 Crafting an Efficient Expression Perl、Java、.NET、Python和PHP（这里没有列全，其他语言请参考第145页的表格）使用的都是表达式主导的NFA引擎，细微的改变就可能对匹配的结果及方式产生重大的影响。DFA中不存在的问题，对NFA来说却很重要。因为...