一、C文件概述1.基本概念文件是指一组相关数据的有序集合，这个数据集有一个名称，叫做文件名。我们在前面的已经使用到了很多文件，例如源程序文件、目标文件、可执行文件、库文件(头文件)等。文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的，在使用时才调入内存中来。操作系统是以文件为单位对数据进行管理的，示意如下：2.文件分类从不同

设计模式（Designpattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是软件工程的基石，如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题，每种

本篇收录了一些大厂面试中经常会遇到的经典面试题，并且我做好了整理分类。虽然今年的金九银十已经过去了，但是可以为明年的金三银四做装备啊，相信每一个跳槽季都有很多的前端开发者蠢蠢欲动，通过对本篇知识的整理以及经验的总结，希望能帮到更多的前端面试者。好了，那我接下来就开始正文咯。PS:内容超长，请注意！HTML篇1.你是怎么理解HTML

Mycat分布式事务的实现博客分类：java数据库引言：Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理，是目前最好的开源解决方案。但是如果想让多台机器中的数据保存一致，比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。 本文选自《分布式数据库架构及企业实践——基于Mycat中间件》

从维基百科上翻译的，有点蹩脚包涵包涵。1xx消息相关的代表请求已经收到，继续处理。这个状态码的分类意味着一个临时的响应，仅有状态行和可选的头部信息组成，并且有一个空行结尾。因为HTTP/1.0并没有定义任何1xx相关的状态码，所以服务器应该发出一个1xx的响应给一个HTTP/1.0的客户端除非在实验条件下。100继续

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍1.什么是机器学习？2.机器学习框架与基本组成3.机器学习的训练步骤4.机器学习问题的分类5.经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍1.神经网络简介2.神经网络组件简介3.神经网

No.1第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍神经网络简介神经网络组件简介神经网络训练方法卷积神经网络介

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

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,