对于正在学习C/C++的同学来说，C语言可能不难，但是当自学C++的时候，总会出现各种问题，就像是一个恶性循环不懂所以不想看，关键是没有·一个由浅到深的过程，刚开始就让人无力，那怎么样从浅到深学习C++呢？今天我们就一起来讨论一下~ 首先，C++面向对象式的编程对开发者隐藏了很多细节，而面向过程的思维方式是一下子不能适应这粗象的思维方式。先把C语言打扎实了，着手练习用C语言实现各种常见算法和各个课后习题，等到算法研究了些时候，慢慢的不再代码注意细节(细节已达到编码时随手可写出的程度)之后，再来看C++语
预告一下，最近无事，根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识，还有自己Javascript的现学现卖，在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何，不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。
▊《深入浅出PyTorch：从模型到源码》 张校捷 著 电子书售价：44.95元 2020年04月出版 本书从机器学习和深度学习的基础概念入手，由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识，主要包含深度学习的基础知识，如神经网络的优化算法、神经网络的模块等；同时也包含了深度学习的进阶知识，如使用 PyTorch 构建复杂的深度学习模型，以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外，为了加深读者对 PyTorch 深度学习框架的理解和掌握，本书还介绍了 PyTorch 的源代码结构，包括该框架的 Python
本课程是一个由浅到深，从0到1的系列学习教程，目标是带领读者快速上手进行实战，从实战出发，由点及面全面了解目前市场主流B/S，C/S架构中的网络请求协议分析；课程以proxyman抓包软件为利器，从手把手基础配置环境，到实战分析app网络协议，再到抓包原理分析，最终到自动生成javascript脚本；实现网络请求操作自动化处理，自主实现秒杀脚本的编写； 认真读完这个系列的文章之后，您会深入理解网络请求协议，并且具备自主抓包分析协议和编写自动化脚本的能力
涉世浅，点染亦浅；历事深，机械亦深。故君子与其练达，不若朴鲁；与其曲谨，不若疏狂。
" 像素 " 的英文全称是 " Picture Element " , 又称为 " Pixel " , 是 计算机图形学 中的一个基本概念 , 是图像的最小单位 ;
json数据 https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/aqi-beijing.json
Java知识 java是Android开发的基础，在BAT的初面中，会涉及到比较多的java基础知识，所以比较重要，下面我介绍的书籍内容是由浅到深。 1.Thinking in java：这本书被称为Java的三大圣经之一，虽然书比较厚，里面的例子也比较冗长。但是如果细细去翻阅并且把例子都敲一遍的话，那么我想你的java基础会变得非常扎实。 2.Effective java：很多人会把Thinking in java 和这本书进行比较，但是我觉得两本书的侧重点还是不同的，TIJ侧重的是java基础，而
Mastercam软件中常用的2D刀路指令有平面铣削、动态铣削、外形铣削、区域铣削、模型倒角5个刀路指令。
首先简单阐述一下，在读这篇文章之前，你需要知道的是 1.这是我迄今为止自己的学习方案，并不代表适合所有人 2.可能存在错误，欢迎指正。 那么ok，先来聊聊怎么学习 1.前言这里 首先要知道的就是，你需要对你所学习的东西感兴趣，而不是为了应付。 就好像我的专业是电商，但是我并不喜欢，单纯为了应付，所以我对电商的概括就是 开网店 所有的东西的学习都是需要感兴趣，才是最重要的一点，如果你对某一样技能不感兴趣 但是又好奇的想学，那么你就会出现很多很多很多的，就例如我之前对前端这一块不感兴趣的时候 在网上找的教
前面两篇文章都有提到过box-shadow，里面也有很多的基础知识，有看过的小伙伴应该都有或多或少的收获吧，今天我们再从基础入手，希望能让大家更熟悉它。
总的来说 还是很好的 可以给个五星好评哈哈哈 每天都会坚持 打卡 也是一种督促自己学习的软件！
前言 前端之路何其漫漫~ 说明：本篇文章原是写给学弟学妹的，但想来花的功夫确实不少，就把此篇文章当做自己的一个阶段性总结文章了，会保持长期更新。 HTML 总的来说HTML并不难，甚至可以说很无脑……HTML的标签个人觉得过一遍就得，知道什么时候该用什么标签就可以了，因为在以后的开发中打交道最多的就是各种各样的标签，想不熟都难。就像现在我写这篇文章用的Markdown一样，只是几个标签的反复应用。那么html的学习就相对来说很自由了，可以跟着w3schoolW3school网址过一遍标签，网
Coding-on-Laptop_FVbYpeAIyoGi.jpeg 直播网站源码，显示隐藏标题栏的相关代码 // An highlighted block public class DivViewActivity extends AppCompatActivity { private ImageView iv_detail; private ObservableScrollView scrollView; private TextView tv_titlebar; pr
ggplot2是一个做科研都会用到的R包。其实它的使用并不难，这次推文我将会使用ggplot2自带的测试数据，和大家快速了解，入门ggplot2。
前言 前端之路何其漫漫~ 说明：本篇文章原是写给学弟学妹的，但想来花的功夫确实不少，就把此篇文章当做自己的一个阶段性总结文章了，会保持长期更新。 HTML 总的来说HTML并不难，甚至可以说很无脑……HTML的标签个人觉得过一遍就得，知道什么时候该用什么标签就可以了，因为在以后的开发中打交道最多的就是各种各样的标签，想不熟都难。就像现在我写这篇文章用的Markdown一样，只是几个标签的反复应用。那么html的学习就相对来说很自由了，可以跟着w3schoolW3school网址过一遍标签，网上也有很多其它网
从“手环”的健康数据入手，找到了几个很有趣的分析角度，比如，有哪些因素影响了稳定睡眠？狂看Netflix对周末晚上的睡眠有什么影响？
我上学那会主要学的是 Java 和 .Net 两种语言，当时对于语言分类这事儿没什么概念，恰好在2009年毕业那会阴差阳错的先找到了 .Net 的工作，此后就开始了漫长的 .Net 编程之旅，说实话最初的“编程思想”的形成和确立都是在头几年做 .Net 的时候慢慢培养起来的。
大数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。想要玩出数据的商业价值，让数据变成生产力，就需要读书了。俗话说：“读书如登山，每向上一步都又是一番风景，数据分析的成长之路也如登山一样，要想成为数据分析师，读书是必不可少的。
热力图是一种通过对特定区域进行着色来展示数据的统计图表，适用于查看数据总体情况、发现异常值、显示多个变量之间的差异以及检测多组数据之间是否存在相关性等场景。
支持.Net Core(2.0及以上)与.Net Framework(4.5及以上)
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1796055.html
近年来，前端技术的发展迅速，但因为前端知识面庞大，在实际学习当中往往无法理清其中的脉络。下面从各种库、框架、插件的层面上，对前端知识点做一些简单的梳理。从软件工程上，将前端分为四个由浅及深的层面或阶段。 一、基础层（浏览器原生支持html/css/js） HTML超文本标记语言，用标签构建网页的内容。HTML5扩展了标签及其功能。 CSS层叠样式表，控制页面内容的表现。CSS3增加了更多的特效，比如文本效果和2D/3D转换，以及动画。 JavaScript的原生API（包括DOM、BOM、Style样式、C
前言什么的，就不说了,大家都会用的，我们直接从 SpringBoot 启动类说起。
深层神经网络与浅层神经网络的区别是:隐藏层比浅层神经网络多,从命名规则上来说,有1,2,5个隐藏层的神经网络可以称为1 hidden layer,2 hidden layers,5 hidden layers
image.png 最近从上海转到北京工作，接触到了更多的交互设计师，感觉到浓厚的行业气息。09届从事本行业的同学只有5人，10届粗略估计15人。导师告诉我，之后40多位工业设计硕士几乎都选择了交互设计方向。 有人说交互设计时代来临了，其实只是行业发展造就了更多的就业机会。但是现实没有那么光鲜，进入新行业之后设计师们面临着诸多问题，遇到发展瓶颈找不到解决途径。 1.没有方向，没有自己的职业规划。视觉设计师想转交互，交互又想转产品。 2.觉得不被重视，介绍自己时，不忘带上“苦逼”两字。辛苦做的设计方案，不被
java堆内存里面存放着各种对象，而大部分我们的对象存放于堆中，但堆又分为浅堆和深堆，主要区别于堆的大小和被GC回收后，可以释放内存的大小。
时间过的真快，转眼间已到三月，没有抽出时间写一篇正经文章。（与其说没时间，是因为没想好写什么）从去年下半年开始尝试写文章，记录所学，此过程中发现几个问题：
卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图（feature map）映射成一个固定长度的特征向量。 以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述, 比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000
SkrShop系列终于更新了，本次带来电商搜索业务的介绍，电商搜索系列分为两篇文章：
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 35 篇文章，本公众号会记录一些我学习红队攻击的复现笔记（由浅到深），不出意外每天一更
上图最底层浅色圆圈，我们定义为浅A,转动的为深B，可以看到，深B是围绕着浅A圆圈的边缘旋转的。 下面对实现思想进行分析。
Object 类型的比较是非常重要的基础知识，通过 How to Compare Objects in JavaScript 这篇文章，我们可以学到四种对比方法：引用对比、手动对比、浅对比、深对比。
回顾一下， ListView的使用其实非常简单， 只需要提供一个 UI，提供一个装载数据的 Adapter， 在 Adapter的 getView 方法里实现每个 item需要渲染的UI， 再把 item 返回给 ListView就可以。
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 41 篇文章，本公众号会记录一些我学习红队攻击的复现笔记（由浅到深），不出意外每天一更
通常在业务体系中，都会或多或少的涉及到支付相关的功能；对于一些经验欠缺同学来说，最紧张的就是面对这类支付结算的逻辑，因为流程中的任何细节问题，都可能引发对账异常的情况；
IT行业是一个兴兴向荣的高速发展行业，也是一个极度内卷的行业，很多开发同学门面抱着“终身学习”的念头入了行，却在高压工作下忘却了初心。
内推投了十几二十家公司，大多没消息。BAT都没有面（百度投了没消息，腾讯打了一次电话来没接到就变灰了，阿里问我有没兴趣改测试岗（表示没兴趣））。于是最终面试的就只有网易考拉和搜狗（一面完等二面）。
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 34 篇文章，本公众号会记录一些我学习红队攻击的复现笔记（由浅到深），不出意外每天一更
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 【新智元导读】近日，微软研究院的研究人员搞出了一个1000层的Transformer，在多语种机器翻译任务上刷新多项SOTA 近年来，追求大规模的Transformer模型成为了一种潮流。 从一开始的百万级的模型参数，到十亿级，再到万亿级，参数规模极大增加。大规模的模型可以在大量任务中可以有更棒的表现，在小样本和零样本学习的情况下也展现出了出色的能力。尽管参数的数量越来越大，参数的深度却一直在被Transformer训练的不稳定性所局限。2019年，科
4) 如果令狐冲从来没有进入过“丁”，那么令狐冲处在“戊”时被“劈”，令狐冲将到达“丙子”。
最近一直在研读 jQuery 源码，初看源码一头雾水毫无头绪，真正静下心来细看写的真是精妙，让你感叹代码之美。 其结构明晰，高内聚、低耦合，兼具优秀的性能与便利的扩展性，在浏览器的兼容性（功能缺陷、渐进增强）优雅的处理能力以及 Ajax 等方面周到而强大的定制功能无不令人惊叹。 另外，阅读源码让我接触到了大量底层的知识。对原生JS 、框架设计、代码优化有了全新的认识，接下来将会写一系列关于 jQuery 解析的文章。 我在 github 上关于 jQuery 源码的全文注解，感兴趣的可以围观一下。jQuer
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需求: 按照人口数量密集度,颜色由浅到深展示 实现: 基于现有的Vue3.0+4.5.13Cli框架,安装Echarts npm install echarts@4.9.0 --save 安装成功后,就可以直接使用了 <template> </template> <script> // 导入图表 import echar
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从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
浅堆是指一个对象所消耗的内存。在32位系统中，一个对象引用会占据4个字节，一个int类型会占据4个字节，long型变量会占据8个字节，每个对象头需要占用8个字节。根据堆快照格式不同，对象的大小可能会同8字节进行对齐。
旧金山大学，是旧金山地区最古老的大学。其计算机科学是这所大学的优势专业，强大的师资力量，优质的生源一直是支撑其作为名牌院校的动力。
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 51 篇文章，本公众号会记录一些红队攻击的笔记（由浅到深），不定时更新
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