最近给一个非常好学却找不到方向的朋友讲struts和hibernate框架的基础入门，突然发现自己对这两个框架有些生疏了。这一年来的工作中都没有使用过struts和hibernate做开发，所以在给他讲解的同时也是自己复习和加深印象的过程，有些技术细节确实需要用心记忆。今天去面试，收获了3点感想：1.在学习技术的过程中，博学是好事，但专精更

作者：张良，小米DBA负责人；潘友飞，小米DBA；王必文，小米开发工程师。一、应用场景介绍MIUI是小米公司旗下基于Android系统深度优化、定制、开发的第三方手机操作系统，也是小米的第一个产品。MIUI在Android系统基础上，针对中国用户进行了深度定制，在此之上孕育出了一系列的应

主流PHP框架性能非权威测试作为一个PHP开发者，而且是初创企业团队的技术开发者，选择开发框架是个很艰难的事情。用ThinkPHP的话，招聘一个刚从培训机构出来的开发者就可以上手了，但是性能和后期代码解耦是个让人头疼的事情。不过很多第三方功能不需要自己写，众多大牛已经给铺好路了。用Laravel的话，传说写起来很爽扩展性也够，但是学习成

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract:我们提出了一种新的方法，通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软（连续）松弛，我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法：图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

这篇文章探讨了为何工具类文章比技术干货更受欢迎的原因。工具类文章因其实用性强、门槛低、见效快，能迅速提升读者的工作效率，而技术类文章则因学习成本高、见效慢，难以在短期内获得广泛关注。文章还提供了让技术文章更受欢迎的建议，如优化标题、降低门槛及结合实用技巧等。通过借鉴工具文的写作技巧，可以使技术内容更具吸引力，同时保持其深度与专业性。

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卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,