学习

软件定义网络（SDN）基础概念学习笔记（下）第四章1.南向接口协议设计目标/主要任务承上启下，分离控制平面与数据平面实现网络配置与管理实现路径计算，包括网络开销、链路状态等已实现的南向接口协议Openflow：Openflow交换机与控制器的信息交互OF-Config：Openflow交换机的配置和管理NETCONF：网络设备的配置与管理OVSDB：OpenvSwitch的配置与管理XMPP：用于即时通讯（O…

VUE学习笔记——es6对象合并 数组转对象constarr=[{date:”2018-11-18″,name:”demo1″},{date:”2018-11-19″,name:”demo2″}];consttarget={};arr.forEach(a=>{constsource=JSON.parse(`{“${a.date}”:”${a.na…

Web前端学习 | Ajaxajax其实是代替手工输入url向server申请资源的一个工具。XMLHttpRequest对象的onload回调函数是在异步请求加载完成后所执行的函数，当JavaScript监测到请求的数据全部传输完成后就会触发该函数。而open()函数设置异步请求的method、URL和同步方式等参数，执行open()后再执行send()函数才开始向服务器发送请求。<!DO…

二进制与或非逻辑计算机,深度学习（1）：给感知机做准备，谈谈二进制和与或非门。…过去的五年 人工智能已经是最热门的话题 从理论的完善到实践工具的丰富 慢慢发现 AI 已不再是专属于实验室的一种研究 每一个对此有兴趣的人都能自己动手在自己的电脑上完成属于自己的研究 本系列文章希望从零起步 帮助建立从理论到实践的深度学习知识 而读者不必担心自己的知识储备 只要你会打开电脑从头开始看就足以完成学习 万事开头难 实现人工智能的第一步 我准备先谈谈感知机 Perceptron 的实现 而

C#基础学习之——（一）Dock与Anchor提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Dock与Anchor是什么？1.Dock2.Anchor二、使用步骤1.设计界面2.使用Anchor与Dock总结前言C#基础学习之——（一）Dock与Anchor最近在对窗体控件进行布局时，发现了Dock与Anchor这两种不同的窗体布局属性，所以查阅了一些资料，在这里进行记录。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Dock与Anchor是什么？1.Dock①Dock在英文中是停泊的意

【深度学习】梯度下降算法和随机梯度下降算法「建议收藏」导语梯度是神经网络中最为核心的概念，在介绍梯度之前我们要先知道数学中的导数以及偏微分的理论概念。导数这里套用维基百科上的介绍，导数描述了函数在某一点附件的变化率，导数的本质是通过极限对函数进行局部的线性逼近，当函数\(f\)的自变量在一点\(x_0\)上产生一个增量\(△x\)时，则函数值的增量\(△y\)与自变量的增量\(△x\)的比值在\(△x\)趋于0时的极限存在，即为\(f\)在\(…

文件管理学习：从百度网盘搬家onedrive测评「建议收藏」网上已经有很多多家网盘对比的文章了。由于我平时依赖微软系列比较多，常用office，有自己的微软邮箱，科学上网跟吃饭一样（这克服了网页版被qiang的障碍）。所以最后我选择了onedrive，基于上述前提，搬家就是个一蹴而就的事。微软普通账户只有5G免费，要扩容得花钱至少15/月，然后查到了免费扩容的办法，那就是用edu邮箱注册。学校的edu邮箱终于有了用武之处。。用教育邮箱注册office…

SSRS:使用SQL2008教程学习Reporting Services之数据库AdventureWorks2008问题_学习笔记1首先声明我是菜鸟，刚开始学习ReportingServices。在学习教程中的一点笔记。从SQL2005开始，微软就提供了强大的ReportingServices功能，的确好用，对于经常需要出复杂报表的朋友可谓是一大欢喜。SQL2008中的SQLServer教程是一本很好的学习资料，我的是SQL2008非R2版，ReportingServices章节中需要用到微软示例…

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