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数智图书馆-无锡数智政务
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16.2 研发人员该如何看容器
116
2025-06-17
《Docker技术入门与实战(第2版)》
16.2 研发人员该如何看容器 16.2 研发人员该如何看容器 很多研发工程师经常会问:我是搞开发的,容器技术跟我有关么?其实,笔者在实践过程中发现,合理应用容器技术,不光能极大提升开发效率,也能提升自身技术水平。 1.快速上手新技术 众所周知,新技术的学习往往从学习简单示例(例如Hello World)开始。这是学习新知识的标准思路:最小系统原则...
4.2 损失函数
116
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
4.2 损失函数 4.2.1 均方误差 4.2.2 交叉熵误差 4.2.3 mini-batch 学习 4.2.4 mini-batch 版交叉熵误差的实现 4.2.5 为何要设定损失函数 4.2 损失函数 如果有人问你现在有多幸福,你会如何回答呢?一般的人可能会给出诸如“还可以吧”或者“不是那么幸福”等笼统的回答。如果有人回答“我现在的幸福...
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115
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
6.3 使用标准库的扩展 我们会介绍标准库中一些对内置类型的扩展实现。这些是扩展或者修改了内置集合类的类型。在诸如Python 3 Object Oriented Programming这样的书中,已经用不同的方式介绍了它们中的大多数。 我们会介绍下面6个集合函数。 namedtuple()函数会创建允许包含可命名属性的tuple类,我们可以使用这...
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115
2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
版权声明 对本书第 1 版的赞誉 对本书第 2 版的赞誉 推荐序一 我们为什么要“与小卡特一起学 Python”? 推荐序二 第 1 版译者序 前言 什么是编程 Python——我们和计算机沟通的语言 为什么学编程 为什么选用 Python 语言 有趣的内容 关于本书 你需要什么 你不需要什么 ...
12.5.3 Microsoft云平台
114
2025-06-17
《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实践》
12.5.3 Microsoft云平台 12.5.3 Microsoft云平台 Windows Azure Platform是一个服务平台,用户利用该平台,通过互联网访问微软数据中心的计算和存储服务,它不但支持传统的微软编程语言和开发平台,如C#和.NET平台,还支持PHP、Python、Java等多种非微软编程语言和架构。WindowsAzure平台...
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113
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
8.1 类和描述 对象的一个基本特性就是它们可以被分类。每一个对象都属于一个类。这是对象和类之间的一种简单关系,它只需要一个简单的、单继承的设计。 如果考虑多重继承,分类的问题就变得复杂了。当我们审视真实世界中的物体时,例如咖啡杯,我们可以很容易地将它们归类为容器。毕竟,那是咖啡杯的主要用途。它们解决的问题就是装咖啡。但是,在另外一种环境中,我们可能会...
第二部分 实战案例
112
2025-06-17
《Docker技术入门与实战(第2版)》
第二部分 实战案例 第二部分 实战案例 ·第9章 操作系统 ·第10章 为镜像添加SSH服务 ·第11章 Web服务与应用 ·第12章 数据库应用 ·第13章 分布式处理与大数据平台 ·第14章 编程开发 ·第15章 容器与云服务 ·第16章 容器实战思考 实战,是检验技术的唯一标准。 通过第一部分的学习,相信读者已经掌握了Docke...
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112
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
18.7 用Sphinx生成文档 Sphinx工具能够生成外观非常好看的多格式文档。通过它,我们可以很容易地将来自于源代码的文档和来自外部的带有设计笔记、需求或者背景信息的文件进行合并。 Sphinx可以在http://sphinx-doc.org 上找到。下载过程可能会比较复杂,因为Sphinx依赖于另外几个项目。更容易的做法可能是首先安装setu...
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2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
目 录 版权信息 作者简介 版权声明 内容提要 译者简介 前言 本书涵盖的内容 阅读本书你需要准备什么 本书的目标读者 约定 读者反馈 客服支持 下载本书的示例代码 勘误 版权 其他问题 审阅者简介 一些预备知...
6.1 参数的更新
108
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
6.1 参数的更新 6.1.1 探险家的故事 6.1.2 SGD 6.1.3 SGD 的缺点 6.1.4 Momentum 6.1.5 AdaGrad 6.1.6 Adam 6.1.7 使用哪种更新方法呢 6.1.8 基于 MNIST 数据集的更新方法的比较 6.1 参数的更新 神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这...
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