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Summary
1946
2022-02-28
《我的世界服务器搭建指南》
Summary 我的世界从开服到开棺 Summary 我的世界从开服到开棺 简介 开始 准备工作 第一单元 基础 第一节 第一次的开服 第二节 服务端的结构 第三节 什么是插件? 第四节 什么是模组? 第五节 什么是世界? 第六节 什么是日志? 第二单元 进阶 第一节 认识启动脚本 第二节 认识YAML语法 第...
7.2 极大似然法
2360
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
7.2 极大似然法 7.2 极大似然法 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE),是一种根据数据采样来估计概率分布的经典方法。常用的策略是先假定总体具有某种确定的概率分布,再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。运用到类条件概率p(x | c )中,假设p(x | c )服从一个参数为θ的分布,问题就...
结论
877
2018-04-19
《Ionic 2从入门到精通》
结论 接下来? 结论 恭喜你完成了Quick Lists学习指南了。这对入门者小试牛刀来讲是在合适不过的一个选择了,我们通过他学习到了: 如何创建,读取,更新和删除数据 如何持久化存储数据和重新获取数据 如何创建和使用自己的observable 如何进行导航和在页面之间传递数据 如何创建数据模型 事物都有前进的空间,特别是学习的时候。对照手册...
响应式字体
823
2018-07-17
《前端工程师手册》
响应式字体 关于字号单位 px em rem 参考资料 响应式字体 px, em ,rem这是web开发中常用的几种字体单位。 关于字号单位 对于webapp上文字用什么单位的问题,一直以来都是让我们csser头疼的问题,公说公有理,婆说婆有理。有人说px好,有人说em自适应,有的说百分比牛逼,rem文字出来就跟风说目前最好的就是re...
6. 分支管理
1454
2018-02-04
《廖雪峰Git教程(2018)》
分支就是科幻电影里面的平行宇宙,当你正在电脑前努力学习Git的时候,另一个你正在另一个平行宇宙里努力学习SVN。 如果两个平行宇宙互不干扰,那对现在的你也没啥影响。不过,在某个时间点,两个平行宇宙合并了,结果,你既学会了Git又学会了SVN! 分支在实际中有什么用呢?假设你准备开发一个新功能,但是需要两周才能完成,第一周你写了50%的代码,如果立刻提...
1.2 快速学习工具
5173
2019-03-05
《Kotlin极简教程》
1.2 快速学习工具 1.2.1 云端IDE 1.2.2 本地命令行环境搭建 1.2.3 使用IntelliJ IDEA 1.2.4 使用Eclipse 1.2.5 使用Gradle构建Kotlin工程 1.2.6 编程语言学习小结 小结 参考资料 1.2 快速学习工具 工欲善其事必先利其器 1.2.1 云端IDE 未来的...
27. Rust 闭包 Closure
289
2024-03-04
《从零蛋开始学 Rust》
二十七、Rust 闭包 Closure 27.1 定义闭包的语法 27.1.1 范例1:普通的闭包 27.1.2 范例2:闭包使用外部函数可以访问的变量 二十七、Rust 闭包 Closure 闭包( Closure ) 的出现其实是程序员偷懒的结果,也可以说是语言开发者为程序员送的福利。 为什么这么说呢 ? 我们来看看几个 闭包 的解释...
第 5 小节:有关开源的常见误区
4594
2021-01-28
《码云《开源指北 1.0》》
第 5 小节:有关开源的常见误区 前言 常见误区 开源 = 免费 OSI 组织与 OSI 网络体系结构 只有“大牛”才能参与开源 开源是好的,闭源是不好的 开源项目不能商用 开源项目的作者没有版权 开源项目不能转为闭源 “半开源”和“伪开源”不是开源 开源项目只需要开放源代码就可以了 开源是安全的 or 开源是不安全的 开源没有技术支持...
29. 重构技巧
1166
2018-01-28
《IntelliJ IDEA 简体中文专题教程》
重构讲解 重构的常用功能介绍 重构讲解 重构的常用功能介绍 如上图标注所示,IntelliJ IDEA 的重构功能全部都在这个菜单上,所以我们也可以理解为这个菜单就是重构功能的体现,只是有时候我们通过快捷键的方式来加以体现而已。 如上图标注 1 所示,在实际开发中我们经常会对文件进行重命名,这里用的快捷键就是 Shift + F6 。 ...
MomentumOptimizer
521
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
MomentumOptimizer MomentumOptimizer class paddle.fluid.optimizer.MomentumOptimizer ( learning_rate, momentum, parameter_list=None, use_nesterov=False, regularization=None, gra...
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