学习

QTcpSocket学习一、涉及到的函数监听：tcpServer->listen(QHostAddress::LocalHost,6666)错误信息：tcpServer->errorString()新连接信号：connect(tcpServer,SIGNAL(newConnection()),this,SLOT(sendMessage()))设置输出流：QByteArrayblock…

机器学习名词解释（train & valid & test）(accuracy & precision & recall)train valid ortest 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据 特别对监督学习来说 就是需要大量的带标签数据 labeleddata 很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和测试这两个阶段 进而也就了解到带标签数据是要被划分成两个部分的 训练集 trainingset 与测试集 testset 这两个概念也很直观 大部分朋友非常快就能接受 可

Spring学习– SpEL表达式转载自 https://www.cnblogs.com/goodcheap/p/6490896.html目录Spring表达式语言(简称SpEL)：是一个支持运行时查询和操作对象图的强大的表达式语言。语法类似于EL：SpEL使用#{…}作为定界符,所有在大括号中的字符都将被认为是SpEL,SpEL为bean的属性进行动态赋值提供了便利。通过SpEL可以实现：通过…

Pycharm+Django之Django学习（1）（初学者）教学属于博主的自学记录，适合刚学习Django的同学，如果比较熟的就不用look了！！！以下都是讲在windows上的部署情况；准备：1、Python+pycharm（下面是博主使用的版本，可自行安装）链接：https://pan.baidu.com/s/1th08XXTqf30Oh0-s7QgL1w密码：r6tc2、安装Django（可以到官网下载，也可使用Python自带…

深度学习之卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)前面,我们介绍了DNN及其参数求解的方法(BP算法),我们知道了DNN仍然存在很多的问题,其中最主要的就是BP求解可能造成的梯度消失和梯度爆炸的问题.那么,人们又是怎么解决这个问题的呢?本节的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)就是一种解决方法.我们知道神经网络主要有三个部分组成,分别为:网络结构—描述神经元的层次与连接神经元的结构. 激活函数(激励函数)—用于加入非线性的因素,解决线性模型所不能解决的问题. 参数学习方…

菜鸟级入门学习maven的使用，很实用的入门教程一、前言       早就知道maven在java项目的管理方面名声显赫，于是就想着学习掌握之，于是查阅了大量文档。发现这些文档的作者都是java的大腕，大多都是站在掌握了一定maven基础的角度上进行介绍，让我这初学者看的云里雾里不知所云。于是又去查看maven的官方网站，总算是有所了解，但一旦动手实际操作却又雾里看花。唉，没办法，就只有一遍一遍的动手尝试，经过种种磨难总算是

深度学习——VGG16模型详解1 网络结构 VGG16 模型很好的适用于分类和定位任务 其名称来自牛津大学几何组 VisualGeomet 的缩写 根据卷积核的大小核卷积层数 VGG 共有 6 种配置 分别为 A A LRN B C D E 其中 D 和 E 两种是最为常用的 VGG16 和 VGG19 介绍结构图 conv3 64 是指第三层卷积后维度变成 64 同样地 conv3 128 指的是第三层卷积后维度变成 128 input 224x224RGBim 指的是输入图片大小为的彩色图像 通道为

Hive学习3：Hive三种建表语句详解Hive学习3：Hive三种建表语句详解

电商项目数据库表的学习及数据库表结构设计数据库表知识的学习查阅了许多资料，也看了许多此类的文章与得到了老师的教导；总结出以下结论：表中的id字段不用加上表名，直接写id就好了。 表中一般不使用驼峰式命名，用“_”连接就好了，单词多的黏一起就好。 一般表中除了id字段还要存在以下基本字段 字段注释尽量要大写 表里一般写完id后是标题，再是关联的某个表id之类 当出现多对多关系时，就要做个处理不能直接两表关联；有两种方式：一是创建一个中间表；二是一个表id和需关联的表id常见的电商数据库表结构 横幅表(用于自动展示图片).

ODT 学习笔记「建议收藏」珂朵莉，要一直幸福下去哟！warning：本文在大白天书写，脑子可能不大好用。目前代码选自题解，等有时间自己写一下。简介ODT（OldDriverTree（中文译名张舟树），又称ChthollyTree，即众人皆知的珂朵莉树）是一种非常暴力的思想或者做法（注意我没有说是数据结构）简单来说，其核心思想是把一段区间推平（这也是其适用的地方——区间赋值），推平之后，原数列变成一段一段的了（每段的数值相同），然后就可以搞事了。ODT在随机数据下，复杂度近似O(mlogn)O(mlog