布爾代數(shù)發(fā)展到今天，已經(jīng)非常抽象，但是它的核心思想很簡單。本文幫助你理解布爾代數(shù)，以及為什么它促成了計算機[詳細]
Android打包系列——打包流程梳理[詳細]
Optional是一個評價過低的特性，它可以顯著的降低代碼拋出NullPointerException的可能。它在邊界代碼(你正在[詳細]
它和大多傳統(tǒng)工作模式(編輯 -> 編譯 -> 運行)不同的是， 它采用的工作模式是：執(zhí)行 -> 探索 ，而大部分和數(shù)據(jù)分析[詳細]
暗網(wǎng)可謂是一個“內(nèi)容的海洋”，搜索引擎不可見并無法輕易受挫—因為它以鎖定的形式存在、連[詳細]
我們在CentOS上部署了一套Docker系統(tǒng)，運行了一段時間后，突然發(fā)現(xiàn)所有容器運行異常，同時宿主機內(nèi)核報磁盤I/O錯[詳細]
正文： 在之前的文章中，已經(jīng)講了很多關于CoreData使用相關的知識點。這篇文章中主要講兩個方面，NSFetchedResult[詳細]
ConcurrentHashMap融合了hashtable和hashmap二者的優(yōu)勢。 hashtable是做了同步的，hashmap未考慮同步。所以ha[詳細]
模式識別領域應用機器學習的場景非常多，手寫識別就是其中一種，最簡單的數(shù)字識別是一個多類分類問題[詳細]
MapReduce框架作為Hadoop發(fā)展初期的核心計算框架，為大數(shù)據(jù)處理技術飛速演進提供了基石。在Hadoop生態(tài)圈中，Map[詳細]
1 前言 在之前的深度增強學習系列文章中，我們已經(jīng)詳細分析了DQN算法，一種基于價值Value的算法，那么在今天，我們[詳細]
國內(nèi)的這么多ROM定制廠商真是煩啊，做個東西需要識別ROM信息分開處理真的很讓人崩潰好吧。就算你們都要定制獨[詳細]
本篇主題： 靜態(tài)人臉與動態(tài)人臉 在做人臉識別訓練方面，人腦認知與計算機算法的第一個不同在于，人類接受的 人臉[詳細]
我們將學習如何為 Kaggle 競賽生成一個提交答案( submisson )。Kaggle是一個你通過完成算法和全世界機器學[詳細]
代碼庫：我們一直在使用它們。代碼庫是開發(fā)者把他們會在項目中使用到的代碼打包起來形成的，這總能節(jié)省時間和避[詳細]
Jenkins，由于其管理大量節(jié)點，以及執(zhí)行器(executor)對大量創(chuàng)建和部署提供響應的能力成為很熱的用于自動持續(xù)集[詳細]
物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展路徑為連接--感知--智能，目前處于物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展第一階段即物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)快速增長階段。到2018年，全球物[詳細]
前幾天用CNN識別手寫數(shù)字集，后來看到kaggle上有一個比賽是識別手寫數(shù)字集的，已經(jīng)進行了一年多了，目前有1179個[詳細]
你們聽說過使用Python進行OCR識別操作嗎？在Python中，最出名的庫便是Google所資助的tesseract。利用tesseract[詳細]
人臉識別是指一項熱門的計算機技術研究領域，人臉追蹤偵測，自動調(diào)整影像放大，夜間紅外偵測，自動調(diào)整曝光強度;它[詳細]
Apache Mynewt 是一個開源模塊化的實時操作系統(tǒng)，專門為內(nèi)存和存儲都極其有限而又要以極低功耗運行非常長時間[詳細]
OpenStack奧斯丁峰會 上主題演講所提及的開源IoT平臺。首先我們會介紹關于IoT的方法和愿景，隨后會提供簡要的[詳細]
手勢識別器將低級別的事件處理代碼轉換成高級別的動作。它們是你綁定到視圖上的對象，這些對象允許視圖對動作[詳細]
本文主要是《Android C++ 高級編程——使用 NDK》的筆記。[詳細]
