学习

  • 手把手教你学习汇编语言——从入门到起飞

    手把手教你学习汇编语言——从入门到起飞关于这篇博客 笔者会尽量用最简单的方式教会大家汇编语言以便应付各种考试有什么不足的忘大佬评论或私信指出 汇编环境安装汇编运行调试汇编指令希望大家看完这些找一些样例练习一下会学的更好 这里有一些练习题希望能帮助到大家汇编语言编程题总结汇编语言环境安装这里用的是 Masm 相比较纯 Dosbox 会简单很多的汇编语言和 CodeBlock 安装包密码 dqs9 下载以后打开运行下一步安装完成即可安装完成后打开 进来是默认的程序框汇编语言运行的话 一定要保存文件到本地才可以

    2026年3月26日
    2
  • 数据结构——学习笔记——入门必看【建议收藏】

    数据结构——学习笔记——入门必看【建议收藏】什么是数据结构 是数据之间存在一种或多种特定关系的数据元素集合为编写出一个 好 的程序 必须分析待处理对象的特性及各处理对象之间存在的关系这也就是研究数据结构的意义所在第一章 数据结构绪论 1 什么是程序程序 数据结构 算法 2 逻辑结构 amp 物理结构的区别用法 https blog csdn net liu article

    2026年3月26日
    3
  • 机器学习-分类之多层感知机原理及实战

    机器学习-分类之多层感知机原理及实战讲解多层感知器并用其进行分类实战

    2026年3月26日
    2
  • float32和float64的本质区别(类型对深度学习影响以及python的使用)

    float32和float64的本质区别(类型对深度学习影响以及python的使用)首先我们需要知道何为 bits 和 bytes bits 名为位数 bytes 为字节 简单的数就是 MB 和 G 的关系 那么 8bits 1bytes 下面是各个单位的相互转化 那么 float32 和 float64 有什么区别呢 数位的区别 一个在内存中占分别 32 和 64 个 bits 也就是 4bytes 或 8bytes 数位越高浮点数的精度越高它会影响深度学习计算效率 float64 占用的

    2026年3月26日
    3
  • 感知机算法学习笔记(带例题及代码)

    感知机算法学习笔记(带例题及代码)感知机算法学习感知机感知机是二分类的线性分类模型 其输入为实例的特征向量 输出实例为类别 取 1 和 1 二值 属于判别模型 感知机学习旨在求出能够将训练数据集进行正确的分类的分离超平面的 为此 导入基于误分类的损失函数 利用梯度下降法对损失函数进行极小化 求得感知机模型 感知机具有简单易实现的优点 分为原始和对偶形式 感知机模型定义 称函数 y f x sign 全新的界面设计 将会带

    2026年3月26日
    2
  • BSON C 学习笔记

    BSON C 学习笔记一 数组里面添加元素 nbsp nbsp nbsp nbsp include includebson t Array nbsp nbsp nbsp nbsp bson t doc nbsp nbsp nbsp nbsp Array bson new nbsp nbsp nbsp nbsp doc bson new nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp BSON APPEND UTF8 Array 0 utf8

    2026年3月26日
    3
  • 算法学习之路和程序员(技术)学习必读书籍

    算法学习之路和程序员(技术)学习必读书籍原文链接 http lucida me blog on learning algorithms 转算法学习之路和程序员 技术 学习必读书籍 2015 年 05 月 26 日 09 46

    2026年3月26日
    2
  • Oracle数据库的学习

    Oracle数据库的学习Oracle

    2026年3月26日
    2
  • Opencv学习笔记(五)Harris角点检测

    Opencv学习笔记(五)Harris角点检测原创文章 转载请注明出处 http blog csdn net crzy sparrow article details 文章目录 一 Harris 角点检测基本理论二 opencv 代码实现三 改进的 Harris 角点检测四 FAST 角点检测五 参考文献六 附录 资料和源码 一 Harris 角点检测基本理论 要讲清楚东西太多 附录提

    2026年3月26日
    1
  • 感知机和多层感知机详细学习

    感知机和多层感知机详细学习1 感知机的前向推理 感知机其实就是类似神经网络的一个神经元 w0 相当于 bias 也就是偏置 w1 wn 是权重 stepfuction 是 sign 前向推理的公式 2 感知机的 lossfunction 是什么 lossfunction 即目标函数 模型所要去干的事情就是我们所定义的目标函数这里采用各个误分类点与超平面的距离来定义 图中 目前以输入为 2 维 x 为 x1 和 x2 情况下举例 w 为超平面的法向量 与法向量夹角为锐角即为 1 的分类 与法向量夹角为钝角为 1 的分类具体公式 其

    2026年3月26日
    2
关注全栈程序员社区公众号