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最新评论
这几天好忙,也好累呀,这几天是公司项目收尾的阶段,忙的都透不过气来,虽然这个项目我们做好了需求变更的准备,但是还是费了很大的劲,但是还好,现在可以来这里放松一下了。
前些天在,做NDuiker项目的时候,其实发现了一个很省力的办法,也是一个可以给项目带来一个新功能的发现。
由于Nduiker主要是执行批处理,在这个处理过程中,我们可以通过图形的方式任意更改执行的次序,甚至可以更改执行的流程,因此,在调试传统的批处理的时候,因此NDuiker可以让任意的批处理内部代码可以任意控制,因此,调试批处理代码,更加容易和方便,比如:
从VSS取得工程1,编译
从Vss取得工程2,编译
如果以前,得注视代码,或者写一些子批处理,很麻烦。
在NDuiker中按照现在得想法,只需要选择需要运行得代码块,就可以任意得运行希望得功能了。
这个也许是最让人高兴得。
另外通过NDuiker项目得一些处理,可以将不安全得用户名和口令通过加密等方式仅进行处理,应该更加安全了。
另外还需要通过一些标准得代码块,完成用户经常需要得功能。
现在还没有想好交互性程序如何处理、还有对错误、成功等消息得处理、还有就是标准得DOS命令显示处理办法和流程控制好得办法。
到这里吧,有些写在笔记本里了,有空在弄上来。
现在觉得.Net得类库真得很强大,另外里边得一些模式上得用法,会让人感觉很爽得,但是,就是需要动手才能真正理会,光看是没有一点用处的。
前些天在,做NDuiker项目的时候,其实发现了一个很省力的办法,也是一个可以给项目带来一个新功能的发现。
由于Nduiker主要是执行批处理,在这个处理过程中,我们可以通过图形的方式任意更改执行的次序,甚至可以更改执行的流程,因此,在调试传统的批处理的时候,因此NDuiker可以让任意的批处理内部代码可以任意控制,因此,调试批处理代码,更加容易和方便,比如:
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如果以前,得注视代码,或者写一些子批处理,很麻烦。
在NDuiker中按照现在得想法,只需要选择需要运行得代码块,就可以任意得运行希望得功能了。
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另外还需要通过一些标准得代码块,完成用户经常需要得功能。
现在还没有想好交互性程序如何处理、还有对错误、成功等消息得处理、还有就是标准得DOS命令显示处理办法和流程控制好得办法。
到这里吧,有些写在笔记本里了,有空在弄上来。
现在觉得.Net得类库真得很强大,另外里边得一些模式上得用法,会让人感觉很爽得,但是,就是需要动手才能真正理会,光看是没有一点用处的。
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启动NDuiker项目
2005-01-20 17:05 456今天是进驻博客园的第一天,在这里安家真的很不错,十分感谢DuD ... -
NDuiker项目第2天总结
2005-01-21 08:53 648昨天晚上基本上实现了 ... -
NDuiker项目第3天
2005-01-22 22:50 581今天是周六了,原本以为是很轻松的一天,结果只有到了这个时 ... -
对.Net 类库的一点思索
2005-02-02 09:29 611这些天主要在测试GDI+的 ... -
测试一个网站的想法
2005-02-05 17:07 544由于项目的需要,测试了一下“上海研发公共服务平台” 登录:ht ... -
项目建议书编写总结
2005-02-25 15:46 769昨天完成了项目建议书的编写工作,整个春节期间的工作到今天全部完 ... -
MyIE 增加了RSS功能
2005-02-28 09:54 570今天更新了MyIE,发现MyIE增加了RSS功能,试用了一下, ... -
www.beihua.edu.cn计划摘录
2005-02-28 14:11 779www.beihua.edu.cn工作计划 1:网站后期制作计 ... -
网站调研资料记录
2005-03-01 15:56 628资料整理备忘 1:内外网IP确认 ... -
静静的看书
2005-03-08 17:18 575这几天还是很忙,但是似乎好了很多,因为目前主要是写一个基于Sm ... -
我的Smart Client 的学习笔记
2005-03-09 15:35 1670User Interface Process (UIP) Ap ... -
研发、开发、运营
2005-03-25 12:15 633这些天很忙,网络也不争气,才刚刚好一点。 ... -
当需求变更来临
2005-04-30 14:26 540昨晚已经和老婆安排好5 ... -
重新登录Window2003的域
2005-05-12 09:58 682今天公司要求重新登录Windows2003的域,记录一下,以后 ... -
当不愿意写字得时候
2005-05-16 15:36 700做项目得前期分析得时候,我还是比较喜欢在本子上写写、画画得,通 ... -
远离技术的时候
2005-06-20 11:05 427这一个月一直在忙一个项目,现在项目的可研报告也 ... -
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2005-08-13 12:57 943案例:Asp.Net +VB制作的Activex控件 操作系统 ... -
Office开发中的测试的与众不同之处
2005-08-22 14:29 696今天修改了一下自己以 ... -
大家确实都很忙
2005-08-27 08:20 732先谈几个技术问题: 1 ... -
CallByName的一些缺陷
2005-08-28 12:02 856CallByName 函数 执行一个对象的方法,或者设置或返回 ...
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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