Github 文檔已經描述的特別全面了，感興趣的可以研究下。 我們聊一聊每天能看到用到的方法底層是怎么解析的，熟知轉換分成兩種一種是隱式轉換，另一種是強制的類型轉換 隱式轉換 當遇到以下幾種情況，JavaScript會自動轉換數據類型：

深度學習及TensorFlow簡介 深度學習目前已經被應用到圖像識別，語音識別，自然語言處理，機器翻譯等場景并取得了很好的行業應用效果。至今已有數種深度學習框架，如TensorFlow、Caffe

LightRNN：深度學習之以小見大 歷經沉浮，AI終去頹勢，一掃六合，雄踞當今IT江湖之巔，江湖幫派無論大小皆以AI為榮。然幫派雖眾，論及武功秘籍，江湖中只有一個傳說，“深度學習，AI至尊，號令

"124");//s2和s1指向同一個對象，無疑是覆蓋 //--------存放第3個對象---------- String s3 = new String("123"); //String已經重寫hashCode

如今，許多科技公司都在研究深度學習，也非常渴求這方面的專業人才。斯坦福大學的研究生 Richard Socher 曾經發起過與深度學習相關的 Nasent 項目，引起了科技公司的關注，并因此得到了許多

H3 是一個 C 語言實現的快速的 HTTP Header 解析庫。H3使用預先建立的最小完美哈希表來定義header字段名稱，以提供快速的字段名稱查找。 示例代碼： h3_request_hea

5，在90年代初由MIT的計算機科學實驗室和RSA Data Security Inc發明，經MD2、MD3和MD4發展而來。 ??? MD5將任意長度的“字節串”變換成一個128bit的大整數，并且它是一個

深度學習是近年機器學習領域的重大突破，有著廣泛的應用前景。隨著Google公開Google Brain計劃，業界對深度學習的熱情高漲。騰訊在深度學習領域持續投入，獲得了實際落地的產出。我們準備了四篇文章，闡述深度學習的原理和在騰訊的實

他目前的興趣在于通過機器學習尋求人工智能，包括深度學習和表征學習的基礎問題，高維空間的幾何泛化、流形學習、受生物啟發的學習算法，以及統計機器學習的挑戰性應用。作為我們持續跟進的深度學習Q&A系列報道的一部分，在他在

2016 年的技術趨勢，尤其是關于深度學習方面。新智元在 2015 年底發過一篇文章《深度學習會讓機器學習工程師失業嗎？》，引起很大的反響。的確，過去一年的時間里，深度學習正在改變越來越多的人工智能領域。Google

前言： 主要總結一下自己最近看文章和代碼的心得。 1. CNN用于分類：具體的過程大家都知道，無非是卷積，下采樣，激活函數，全連接等。CNN用于分類要求它的輸入圖片的大小是固定的（其實不單單是CNN，很多其它的方法也是這樣的），這是它的一個不足之處之一。目前的大部分CNN都是用來做分類比較多。

在原來MP模型的“輸入”位置添加神經元節點，標志其為“輸入單元”。其余不變，于是我們就有了下圖：從本圖開始，我們將權值w1, w2, w3寫到“連接線”的中間。 圖1 單層神經網絡 在“感知器”中，有兩個層次。分別是輸入層和輸出層

與其他機器學習不同，在文本分析里，陌生的東西（rare event）往往是最重要的，而最常見的東西往往是最不重要的。

計算3000次，可以發現準確率一開始提高得很快，后面提高速度變緩，最終測試準確率提高到88.8% 深度神經網絡實踐 代碼見 nn_overfit.py 優化 Regularization 在前面實現的

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JsoupXpath 是一款純Java開發的使用xpath解析html的解析器，xpath語法分析與執行完全獨立，html的DOM樹生成借助Jsoup，故命名為JsoupXpath.為了在java里也

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