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01- Shell脚本学习--入门
4117
2018-03-01
《Shell脚本学习系列教程》
01- Shell脚本学习—入门 简介 Hello World 注释 打印输出 变量定义 定义变量 使用变量 变量类型 特殊变量 $* 和 $@ 的区别 退出状态 转义字符 命令替换 变量替换 一个完整的shell示例 01- Shell脚本学习—入门 标签: Shell 简介 Shell是一种脚本语言,那么...
3. 无监督学习
2345
2018-04-10
《写给人类的机器学习》
三、无监督学习 聚类 K 均值聚类 层次聚类 降维 主成分分析(PCA) 奇异值分解(SVD) 请继续! 实践材料和扩展阅读 3a K-Means 聚类 3b SVD 三、无监督学习 原文:Machine Learning for Humans, Part 3: Unsupervised Learning 作者:Vishal...
3.3 学习域名系统(DNS)
1302
2020-01-13
《前端开发者手册2019》
3.3 学习域名系统(DNS) 3.3 学习域名系统(DNS) 域名系统(DNS)是用于计算机、服务、连接到Internet或专用网络的任何资源的分层分布式命名系统。 它将各种信息与分配给每个参与实体的域名相关联。 最重要的是,它将人们可以轻易记忆的域名转换为全球计算机服务和设备所需的数字IP地址。 域名系统是大多数互联网服务功能的重要组成部分,因...
学习搜索引擎优化
1314
2020-01-13
《前端开发者指南(2017)》
学习搜索引擎优化 综合学习: 学习搜索引擎优化 搜索引擎优化( SEO )是一种针对搜索引擎非付费(又被称为自然检索、有机检索)或付费结果的处理过程,它会影响到网站及网页在这些结果中的可见度。通常来说,当一个网站更早的出现在搜索结果中(又或者在搜索结果中的排序更靠前),就会有更多的搜索引擎使用者对它进行访问。SEO 可以针对不同的搜索,包括图像搜...
学习渐进式 Web 应用
1024
2020-01-13
《前端开发者指南(2017)》
学习渐进式 Web 应用 学习渐进式 Web 应用 不同于传统应用,渐进式 web 应用是普通网页(或网站)与移动应用的混合体。这种新的应用模型尝试将移动端的体验优势与现代浏览器提供的大部分特性相结合。 在2015年,设计师 Frances Berriman 和 Google Chrome 工程师 Alex Russell 创造了“渐进式 Web...
学习无头浏览器
984
2020-01-13
《前端开发者指南(2017)》
学习无头浏览器 学习无头浏览器 无头浏览器是没有用户图形界面的浏览器。 无头浏览器提供了对于网页的自动控制,这种控制所依赖的环境和现代 web 浏览器类似,然而却是通过命令行界面或者网络通讯实施。它们是良好的网页测试工具,提供了和普通 web 浏览器同样的功能,包括渲染 HTML、页面布局、颜色以及字体,同时也提供了 JavaScript 和 A...
学习命令行的使用
802
2020-01-13
《前端开发者指南(2017)》
学习命令行的使用 基础: 进阶: 学习命令行的使用 一个命令行界面或者命令语言解释程序(CLI),也被称为命令行用户界面,控制台用户界面,以及字符用户界面(CUI)。用户通过在命令行界面中连续地键入文字(命令行)向计算机传达命令,从而与计算机程序进行互动。 — 维基百科 基础: Bash指南 [文章] Codecademy: ...
学习可访问性相关知识
1049
2020-01-13
《前端开发者指南(2017)》
学习可访问性相关知识 综合学习: 标准/规范: 学习可访问性相关知识 可访问性是指针对于残疾人相关的产品、设备、服务或环境的设计。可访问性设计的概念不仅能确保“直接访问”(也就是说,无需任何辅助),也提供了“间接访问”(的能力),这意味着可以与人类的辅助技术相融合(例如:电脑屏幕阅读器)。 可访问性可以被视为针对于某些系统或实体的“访问能力”...
五、自适应学习率算法
3327
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
五、自适应学习率算法 5.1 delta-bar-delta 5.2 AdaGrad 5.3 RMSProp 5.3.1 RMSProp 原始算法 5.3.2 RMSProp 原始算法性质 5.3.3 RMSProp 动量算法 5.3.4 AdaDelta 5.4 Adam 5.4.1 Adam 算法 5.4.2 Adam 算法性质 5....
机器学习为什么需要策略
1612
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
机器学习为什么需要策略 机器学习为什么需要策略 机器学习(machine learning) 已然成为无数重要应用的基石——如今,在网络搜索、垃圾邮件检测、语音识别以及产品推荐等领域,你都能够发现它的身影。如果你或你的团队正在研发一款机器学习相关应用,并期待取得较快进展,那么这本书将会是你的得力助手。 案例:建立猫咪图片初创公司 想象一下,你正在...
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