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96 机器不是认知观察员
96 机器不是认知观察员 96 机器不是认知观察员 阿诺德·屈莱休（Arnold Trehub） 马萨诸塞大学阿默斯特分校心理学家；著有《认知大脑》（The Cognitive Brain ） 人 类构建的机器是不会思考的，因为没有哪台机器能够拥有观点，即对周围世界参照物的内在象征性逻辑形成独特的视角。我们作为意识的认知观察员，当我们看到这些... -
7.1 上溯造型
7.1 上溯造型 7.1 上溯造型 在第6章，大家已知道可将一个对象作为它自己的类型使用，或者作为它的基础类型的一个对象使用。取得一个对象句柄，并将其作为基础类型句柄使用的行为就叫作“上溯造型”——因为继承树的画法是基础类位于最上方。 但这样做也会遇到一个问题，如下例所示（若执行这个程序遇到麻烦，请参考第3章的3.1.2小节“赋值”）： ... -
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6.4 创建新集合 现在来看看Python内置容器类型支持哪些扩展。当然，我们不会举例说明如何扩展每个容器。如果这么做，那么这本书的体积就会变得超出我们的控制了。 我们会以一个容器为例来看看扩展容器的过程是怎样的。 1.定义需求。这可能包括研究维基百科（Wikipedia），通常从这里开始看：http://en. wikipedia.org/wiki... -
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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... -
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13.7 为默认值和重写使用链映射 我们通常会有一个配置文件层次结构。之前，我们列出了一些配置文件可以被安装的位置。例如，configparser模块被定义用于按顺序读取一些文件，然后通过使用后面文件的值对前面文件的值进行覆盖实现配置的集成。 我们可以使用collection.ChainMap类实现元素默认值处理。有关这个类的一些背景，可参见第6章“创... -
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13.8 使用JSON或YAML文件存储配置 可以使用JSON或YAML文件完成配置值的存储，这种方式相对容易一些。语法相对友好一些。可以使用YAML表达各种各样的数据。然而，使用JSON的话，对象类的范围较窄一些，可像以下代码这样来定义一个JSON配置文件。 { "table":{ "dealer":"Hit17", "split... -
第5章 分布式键值系统
第5章 分布式键值系统 5.1 Amazon Dynamo" level="3"> 5.1 Amazon Dynamo 5.1.1 数据分布" level="4"> 5.1.1 数据分布 第5章 分布式键值系统 分布式键值模型可以看成是分布式表格模型的一种特例。然而，由于它只支持针对单个key-value的增、删、查、改操作，因此，适用3.3.1节... -
4.2 大型分布式缓存系统实现过程
4.2 大型分布式缓存系统实现过程 4.2 大型分布式缓存系统实现过程 我们接着上一节的思路，如果是大型网站的缓存，单台ParkServer的压力不能承受，需要建立多台CacheServer，并使用CacheFacade进行负载均衡。CacheFacade会根据key自动寻找存储它的CacheServer，数据在多台CacheServer上是均匀分布的... -
5.4 简单层的实现
5.4 简单层的实现 5.4.1 乘法层的实现 5.4.2 加法层的实现 5.4 简单层的实现 本节将用 Python 实现前面的购买苹果的例子。这里，我们把要实现的计算图的乘法节点称为“乘法层”（MulLayer ），加法节点称为“加法层”（AddLayer ）。 下一节，我们将把构建神经网络的“层”实现为一个类。这里所说的“层”是神经网络...