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摘要：和的綁定是通過(guò)這個(gè)方法完成的實(shí)例也通過(guò)工廠模式創(chuàng)建一旦執(zhí)行之后，和的關(guān)聯(lián)關(guān)系就建立起來(lái)了。最后運(yùn)行時(shí)的實(shí)例和之前我們?cè)诘牡臉?gòu)造函數(shù)中的指針一樣，證明兩個(gè)變量指向的是同一個(gè)實(shí)例。 UI5 例如我在UI5的界面上畫(huà)一個(gè)按鈕，點(diǎn)擊之后彈出一個(gè)Alert dialog。showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000014204282); ...
摘要：對(duì)于使用脫離文檔流的元素，其他盒子與其他盒子內(nèi)的文本都會(huì)無(wú)視它。例如將上例中改為。可以看到，第二個(gè)的文字亦被第一個(gè)的文字給覆蓋了 使用float脫離文檔流時(shí)，其他盒子會(huì)無(wú)視這個(gè)元素，但其他盒子內(nèi)的文本依然會(huì)為這個(gè)元素讓出位置，環(huán)繞在周?chē)＠纾? .firstdiv{ background-color:rgba(125,125,235,0.4); height:200p...
摘要：學(xué)習(xí)了支持向量機(jī)算法后想自己用一些數(shù)據(jù)集來(lái)嘗試一下，在網(wǎng)絡(luò)上找了一個(gè)垃圾郵件處理的數(shù)據(jù)集正好適用于支持向量算法，所以在這里不講算法內(nèi)容，而是分享我是如何用來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 學(xué)習(xí)了支持向量機(jī)算法后（SVM）想自己用一些數(shù)據(jù)集來(lái)嘗試一下，在網(wǎng)絡(luò)上找了一個(gè)垃圾郵件處理的數(shù)據(jù)集正好適用于SVM支持向量算法，所以在這里不講SVM算法內(nèi)容，而是分享我是如何用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 具體數(shù)據(jù)集：[郵件數(shù)據(jù)...
摘要：堆棧和隊(duì)列稱(chēng)為線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而圖形和樹(shù)是非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在單次運(yùn)行期間，可能無(wú)法遍歷非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的所有數(shù)據(jù)項(xiàng)。堆棧是根據(jù)概念插入和移除的對(duì)象的容器。將元素添加到堆棧時(shí)，它被稱(chēng)為推送操作，而當(dāng)您刪除或刪除元素時(shí)，它被稱(chēng)為彈出操作。 概述 ????數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是組織數(shù)據(jù)的方式，以便能夠更好的存儲(chǔ)和獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和對(duì)這些數(shù)據(jù)的操作方式。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)屏蔽了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作的細(xì)節(jié)...
摘要：為了解決這個(gè)問(wèn)題出現(xiàn)了批量歸一化的算法，他對(duì)每一層的輸入進(jìn)行歸一化，保證每層的輸入數(shù)據(jù)分布是穩(wěn)定的，從而加速訓(xùn)練批量歸一化歸一化批，一批樣本輸入，，個(gè)樣本與激活函數(shù)層卷積層全連接層池化層一樣，批量歸一化也屬于網(wǎng)絡(luò)的一層，簡(jiǎn)稱(chēng)。 【DL-CV】數(shù)據(jù)預(yù)處理&權(quán)重初始化【DL-CV】正則化，Dropout 先來(lái)交代一下背景：在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，參數(shù)的更新會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的各層輸入數(shù)據(jù)的分布不斷變化...
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