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数智图书馆-无锡数智政务
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初级·热身入门
17
2025-06-12
《如何进行思考》
初级·热身入门 本书第一部分的题目能给你的大脑热身,初步培养快速思考能力。它们能够让你练习迅速建立连结、快速思考计算的能力。即便是做最简单的题目也能在你的大脑神经元间建立连结,提升大脑整体的思考能力。你的反应速度和自主思考能力也会有相应的提高。如果你觉得某个题目难度太大,也请不要气馁。 题目01 符号谜题 这是一道数学题目,可以促进大脑中的神经元建立...
3.8 案例研究:从BCG组合规划矩阵观察谷歌
17
2025-06-16
《决策的12个工具》
3.8 案例研究:从BCG组合规划矩阵观察谷歌 谷歌提供各种各样的服务,包括特殊搜索(图像、学术文章、专利等),桌面搜索工具、地图、新闻和购物。它们还提供免费电子邮件、博客和视频托管。谷歌的大部分收入来自网页广告空间的销售,这些广告在用户使用免费功能时交付。谷歌将这种广告服务称为AdWords,这是按点击收费广告最成功的范例。通过AdSense,该公司还...
5.4.2 步骤2:评估DF的影响
17
2025-06-16
《决策的12个工具》
5.4.2 步骤2:评估DF的影响 步骤2需要的分析工作量比步骤1更大。因为步骤1之后列表中剩下的DF在某种程度上对行业和企业的成功都很重要。所有公司都必须以有利可图的方式,向目标市场提供符合其需求的产品或者服务,已经识别出来的推动力也影响着行业中的所有对手。现在,按照在推动行业吸引力中的重要性,以及不久的将来可能实现的利润水平,对这些推动力进行排名。你...
2.1 Android开发IDE介绍
17
2025-06-17
《Android群英传》
2.1 Android开发IDE介绍 2.1.1 Android Studio初体验 2.1.2 Android Studio配置 2.1 Android开发IDE介绍 在很长的一段时间里,Google都是基于Eclipse来作为Android开发的综合性IDE,因为开发一个专业的IDE是一件浩大的工程。 作为一个全能型的开发IDE,Eclips...
13.2 魔幻矩阵——2048
17
2025-06-17
《Android群英传》
13.2 魔幻矩阵——2048" level="2"> 13.2 魔幻矩阵——2048 13.2.1 2048概述" level="3"> 13.2.1 2048概述 13.2.2 2048游戏分析" level="3"> 13.2.2 2048游戏分析13.2.2.1 确定布局 13.2.2.2 确定算法 13.2.3 2048初始化工作" l...
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17
2025-06-17
《Git权威指南》
35.3 通用版本库迁移 如果在前面的迁移方案中没有涉及您的版本控制工具,也不要紧,因为很可能通过搜索引擎就能找到一款合适的迁移工具。如果找不到相应的工具,可能是你使用的版本控制工具太冷门,或者是一款不提供迁移接口的商业版本控制工具[1] 。这时你可以通过手工检入的方式,或者针对Git提供的版本库导入接口git-fast-import实现版本库导入。 ...
14.1 反应灵敏的用户界面
17
2025-06-17
《Java编程思想(第4版)》
14.1 反应灵敏的用户界面 14.1 反应灵敏的用户界面 作为我们的起点,请思考一个需要执行某些CPU密集型计算的程序。由于CPU“全心全意”为那些计算服务,所以对用户的输入十分迟钝,几乎没有什么反应。在这里,我们用一个合成的applet/application(程序片/应用程序)来简单显示出一个计数器的结果: //: Counter1....
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17
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
2.3 hash ()方法 内置的hash( )函数默认调用了hash ()方法。哈希是一种将相对复杂的值简化为小整数的计算方式。理论上说,一个哈希值可以表示出源值的所有位。还有一些其他的哈希方法,会得出非常大的值,这样的算法通常用于密码学。 Python中有两个哈希库。其中,hashlib可以提供密码级别的哈希函数,zlib模块包含两个高效的哈希函数...
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17
2025-06-17
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python》
23.2 掷骰子 几乎所有人都玩过用到骰子的游戏,可能是 Monopoly、Yahtzee、Trouble、Backgammon 或者别的游戏。不论是哪个游戏,掷骰子都是在游戏中生成随机事件的最常用的方式之一。 骰子在程序中很容易模拟,Python 的 random 模块提供了两种方法来完成这项工作。一种方法是使用 randint() 函数,它会选择一...
4.1 从数据中学习
17
2025-06-17
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
4.1 从数据中学习 4.1.1 数据驱动 4.1.2 训练数据和测试数据 4.1 从数据中学习 神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”,是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的事情!因为如果所有的参数都需要人工决定的话,工作量就太大了。在第 2 章介绍的感知机的例子中,我们对照着真值表,人工设定了参数的值,但是那时的...
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