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torch.nn
torch.nn Parameters (参数) Containers (容器) Module Sequential ModuleList ParameterList Convolution Layers (卷积层) Conv1d Conv2d Conv3d ConvTranspose1d ConvTranspose2d ConvTra... -
1.1 引言
1.1 引言 1.1.1 在Python中编程 1.1.2 安装Python3 1.1.3 交互式会话 1.1.4 第一个例子 1.1.5 实践指南 1.1 引言 来源：1.1 Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 计算机科学是一个极其宽泛的学科。全球的分布式系统、人工智能、机器人、... -
7.2 支持向量机
7.2 支持向量机 第一层、了解SVM 1.1、线性分类 1.1.1、分类标准 1.1.2、1或-1分类标准的起源：logistic回归 1.1.3、形式化标示 1.2、线性分类的一个例子 1.3、函数间隔Functional margin与几何间隔Geometrical margin 1.3.1、函数间隔Functional margin 1.... -
13.16 新型AWT
13.16 新型AWT 13.16.1 新的事件模型 13.16.2 事件和接收者类型 13.16.3 用Java 1.1 AWT制作窗口和程序片 13.16.4 再研究一下以前的例子 13.16.5 动态绑定事件 13.16.6 将事务逻辑与UI逻辑区分开 13.16.7 推荐编码方法 13.16 新型AWT 在Java 1.1中一个显... -
Discuz! 的编码规范
前言 适用范围 标准化的重要性和好处 PHP编码规范与原则 代码标记 注释 书写规则 缩进 大括号{} 、if 和switch 运算符、小括号、空格、关键词和函数 函数定义 引号 Discuz!语言问题 命名原则 变量、对象、函数名 常量 变量的初始化与逻辑检查 安全性 兼容性 代码重用 其他细节问题 包含调用 错误... -
第四章 分布式和并行计算
第四章 分布式和并行计算 4.1 引言 4.2 分布式系统 4.2.1 C/S 系统 4.2.2 P2P 系统 4.2.3 模块化 4.2.4 消息传递 4.2.5 万维网上的消息 4.3 并行计算 4.3.1 共享状态的问题 4.3.2 并行计算的正确性 4.3.3 保护共享状态：锁和信号量 4.3.4 保持同步：条件变量 4.3.5... -
自定义 C++ 和 CUDA 扩展
自定义 C++ 和 CUDA 扩展 动机和示例 编写 C++ 扩展 使用setuptools 构建 编写 C++ 操作 正向传播 反向传播 绑定到 Python 使用扩展程序 性能比较 GPU 设备上的性能 JIT 编译扩展 编写混合的 C++/CUDA 扩展 使用访问器 将 C++/CUDA 操作与 PyTorch 集成 性能比较 ... -
Apache HBase 性能调优
Apache HBase 性能调优 114.操作系统 114.1。记忆 114.2。 64 位 114.3。交换 114.4。中央处理器 115.网络 115.1。单开关 115.2。多个开关 115.3。多个机架 115.4。网络接口 115.5。网络一致性和分区容忍度 116. Java 116.1。垃圾收集器和 Apache HB... -
3.6 抽象语言的解释器
3.6 抽象语言的解释器 3.6.1 Scheme 语言 3.6.2 Logo 语言 3.6.3 结构 3.6.4 环境 3.6.5 数据即程序 3.6 抽象语言的解释器 来源：3.6 Interpreters for Languages with Abstraction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 ... -
零、前言
零、前言 关于程序设计 为什么编程语言重要 什么是 JavaScript 代码及相关工作 本书概览 本书版式约定 零、前言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解（第 2 版）》 We think we are c...
