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数智图书馆-无锡数智政务
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2025-06-17
《Android程序设计(第2版)》
第5章 推动力分析 5.1 描述和目的 推动力分析(Driving Force Analysis,DFA)是了解和说明行业级变化的一种方法。推动因素(Driver)是共同影响产业结构和对手竞争行为的一系列趋势。“力”(Force)一词暗示着,推动因素对公司的未来有着实质性的影响。 那么,什么是推动力(Driving Force,DF)呢?在不同情况下...
Search Action
20
2025-06-17
《Android群英传》
Search Action Search Action Android Studio快捷键众多,靠记忆难免有遗忘的时候,因此Android Studio提供了一个类似搜索指令的入口。通过快捷键“Command+Shift+A”可以快速调出这个搜索入口,如图3.11所示。 图3.11 Search Action 例如要查找打开最近的工程这样一个...
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20
2025-06-17
《Git权威指南》
39.2 Git式云存储畅想 GitHub是Git风格的云存储,但缺乏像之前提到的云存储提供的傻瓜式服务,只有Git用户才能真正利用好,这大大限制了Git在云存储领域的推广。下面是我的一个预言:一个结合了Git和傻瓜式云存储的网络存储服务终将诞生。新的傻瓜式云存储将有下列特征: 1.差异同步传输 用户体验最为关键的是网络传输,如果用Git可以在同步时...
第 6 章 与学习相关的技巧
20
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
第 6 章 与学习相关的技巧 第 6 章 与学习相关的技巧 本章将介绍神经网络的学习中的一些重要观点,主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。此外,为了应对过拟合,本章还将介绍权值衰减、Dropout 等正则化方法,并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用的 Batch Normalization 方法进行简单的介绍...
7.8 小结
20
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
7.8 小结 7.8 小结 本章介绍了 CNN。构成 CNN 的基本模块的卷积层和池化层虽然有些复杂,但是一旦理解了,之后就只是如何使用它们的问题了。本章为了使读者在实现层面上理解卷积层和池化层,花了不少时间进行介绍。在图像处理领域,几乎毫无例外地都会使用 CNN。请扎实地理解本章的内容,然后进入最后一章的学习。 本章所学的内容 CNN在此前...
2.2 高效团队第一关:目标一致提升协作性
20
2025-06-18
《每个人的OKR》
2.2 高效团队第一关:目标一致提升协作性 表2-3 团队目标一致性问题列表问题 表2-4 团队协作OKR 2.2 高效团队第一关:目标一致提升协作性 很多企业管理者喜欢大谈战略,在办公室贴满口号。他们认为自己的职责只是制定战略,而让战略落地则是员工做的事,其实这是眼高手低的表现。对于企业来说,让战略真正落地是一件很难的事,这往往是因为中层、基层管...
13.3 缺点
19
2025-06-16
《决策的12个工具》
13.3 缺点 尽管VCA有很多优点,但是它的实用性遭到了信息技术带来的根本变革的挑战。一个不断成长的管理思想学派断言,围绕纵向联系的传统价值链无法以成功的战略执行所需要的速度不断发现价值,满足客户对响应能力的要求。 传统的VCA用于帮助理解物理资产和流程。它可能不适用于以知识资产和服务为基础的竞争。尽管如此,学术界中正在开发更新的概念。它们可以不断地...
2.6.2 列式存储
19
2025-06-17
《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实践》
2.6.2 列式存储 2.6.2 列式存储 传统的行式数据库将一个个完整的数据行存储在数据页中。如果处理查询时需要用到大部分的数据列,这种方式在磁盘IO上是比较高效的。一般来说,OLTP(Online Transaction Processing,联机事务处理)应用适合采用这种方式。 一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行,且该查...
5.7 误差反向传播法的实现
19
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
5.7 误差反向传播法的实现 5.7.1 神经网络学习的全貌图 5.7.2 对应误差反向传播法的神经网络的实现 5.7 误差反向传播法的实现 通过像组装乐高积木一样组装上一节中实现的层,可以构建神经网络。本节我们将通过组装已经实现的层来构建神经网络。 5.7.1 神经网络学习的全貌图 在进行具体的实现之前,我们再来确认一下神经网络学习的全貌图。...
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19
2025-06-18
《情感机器:人类思维与人工智能的未来》
08 智能 每个物种的个体智力都会从愚笨逐渐发展到优秀,即使最高级的人类思维也本应从这个过程发展而来。我们可以通过多种视角来观察事物,我们拥有快速进行视角转换的方法、拥有高效学习的特殊方式、拥有获得相关知识的有效方式并可以不断扩大思维方式的范围、拥有表征事物的多种方式。正是这种多样性造就了人类思维的多功能。
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