python知道 python知道
4年前
Python初学者必备书籍《Python入门经典》高清PDF版|百度网盘免费下载|Python初学者,自学Python必读
提取码:1028以及前文提到的学习路线图内容简介Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域,从科学计算到游戏开发。《Python入门经典》是面向Python初学者的学习指南,详细介绍了Python编程基础,以及一些高级概念,如面向对象编程。全书分为24章。第1章介绍了Python的背景和安装方法。第2章
Wesley13 Wesley13
3年前
SAS统计初学1
卡方检验;卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验;多个率或多个构成比比较的卡方检验以
Chase620 Chase620
4年前
架构与思维:设计容量,到底有多重要 ?
背景单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。2000米的完成时间要求是20分钟,超过20分钟不计数,所以比赛耗时我们计算为20分钟,加上比赛前的动员组织,比赛后的清场,我们假定每场比赛耗时30分钟。现在我们预估下耗时:1、60
红橙Darren 红橙Darren
3年前
C进阶 - 内存四驱模型
一.内存四驱模型不知我们是否有读过《深入理解java虚拟机》这本书,强烈推荐读一下。在java中我们将运行时数据,分为五个区域分别是:程序计数器,java虚拟机栈,本地方法栈,java堆,方法区。在c/c中我们将运行时数据,分为四个区域分别是:栈区,堆区,数据区,代码区。我们详细来介绍下:1.栈区:由编译器自动分配释放,存放函数的
Wesley13 Wesley13
3年前
P1
通过本文,您的收获可能有:从课下部分,了解一些基本部件搭建时可能遇到的坑点,稍微深入一点理解两种状态机的区别;从课上测试部分,可以了解重点的考察内容,明白设计时状态机的类型在测试中的重要性。课下测试部分:课下测试主要考察了splitter的实现,ALU的实现,格雷码计数器的实现,扩位器的实现,以及合法表达式判别的有限状态机问题。本次课下部分比
Stella981 Stella981
3年前
JVM技术总结
1.程序计数器:记录正在执行的虚拟机的字节码的指令地址。2.java虚拟机栈:每个Java方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在Java虚拟机栈中入栈和出栈的过程。该区域可能抛出以下异常:1.当线程请求的栈深度超过最大值,会抛出
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 虚拟机垃圾收集机制详解
本文摘自深入理解Java虚拟机第三版垃圾收集发生的区域之前我们介绍过Java内存运行时区域的各个部分,其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈三个区域随线程共存亡。栈中的每一个栈帧分配多少内存基本上在类结构确定下来时就已知,因此这几个区域的内存分配和回收都具有确定性,不需要考虑如何回收的问题,当方法结束或线程结
Wesley13 Wesley13
3年前
Java中多线程并发体系知识点汇总
一、多线程1、操作系统有两个容易混淆的概念,进程和线程。进程:一个计算机程序的运行实例,包含了需要执行的指令;有自己的独立地址空间,包含程序内容和数据;不同进程的地址空间是互相隔离的;进程拥有各种资源和状态信息,包括打开的文件、子进程和信号处理。线程:表示程序的执行流程,是CPU调度执行的基本单位;线程有自己的程序计数器、寄存器、堆栈和帧。同一进
使用深度学习进行图像分类
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数
使用深度学习进行图像分类
使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs