学习编写规范有很多资源可供参考。以下是一些建议:
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Python命名规范对于不同类型的数据有着一些细微的区别,总的来讲有2个方面的命名要求,一方面是从命名字符要求方面来规范的,还有一方面是格式方面来规范的,此外还涉及到一些保留关键字我们不能单独出现在命名中...一、错误的Python命名规范 1.命名只能使用字母和_下划线开头-字符方面的要求 错误示例 def 5name(): pass 正确示例 def name(): pass def _name()...or:或者关系 pass:直接跳过 raise:提升 return:返回 try:错误调试 True:真,与False相反 while:循环 with:文件卹 yield:迭代器 三、Python的规范命名方法...面对上面的各种命名不规范我们如何更好的解决这个问题呢?...这些方法是我个人总结的,不一定适合每个人,但是是我多年开发习惯养成的正确命名规则,希望对大家的学习有些帮助。 1.
在你还在纠结到底去哪里找靠谱学习资料的时候,有一些年轻人不讲武德,早早用上了优质资源学习,开足马力升职加薪了。 这种行为实在是过分,还能不能一起愉快做编程人了?...打不过就加入,有哪些方便获取的国外计算机学习资源呢?博文菌给大家带来一些靠谱安利。...Coursera首页 Coursera课程中有不少优质的计算机相关内容,有单独课程和系列课程可供学习。...Coursera目前虽然拥有中文网站,但大部分的教学内容还是英文,对学习者的英文水平有一定要求。...大家还有哪些希望看到的学习资源内容,快留言或者在群里告诉博文菌吧!我们会选取呼声高的课程,尽快给大家安排 。
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首先我们不讨论哪个命名规范最好,这没什么意义,因为不同的编程语言和开发环境中使用的是不一样的规范,我们只讨论这三个规范在哪些方面是有优缺点的,包括文件的命名。...听说横杠方式有一些缺点? ? 这是在网上看到的一些讨论,但本人没试过,所以也不知道是不是真的,你是否有遇到过类似的情况?欢迎你的留言~
今天接着给分享一些不错的学习资源内容。同时也会分享一些优质的教学视频、高质量的电子书籍。...mongo统一管理操作平台 使用Go开源的一款性能监控软件 使用 Go + HTML + CSS + JS 构建漂亮的跨平台桌面应用 初学Go 值得深研的7大开源项目 Go开发微信小程序SDK推荐 视频资源...B站最深度的Golang学习到实战 up主强力推荐 Go语言核心编程 Golang深入理解GPM模型 Golang框架Gin入门实战教程 Golang网络编程实战 文档资源 人人学Go-Go语言学习最全资料...地鼠文档-通过收集整理go语言相关的学习文档,为大家提供一个学习平台 李文周的博客-总结Go语言学习之路,提供免费的Go语言学习教程 面向信仰编程-一个偏向于Go相关的技术博客站点 Geekr-由学院君个人维护的技术博客...简历提升、模拟面试等方面的课程和服务 leetcode-专做算法、数据结构、数据库、编程等相关领域的刷题网站 慕课网-涉及JAVA、前端、Python、大数据等60类主流技术语言 设计模式-多语言设计模式学习
软件研发成本度量规范主要应用于软件企业以下场景:战略规划、制订预算、招投标、项目策划、变更管理、组织过程性能度量、过程改进、行业数据比对等场景。...典型的应用场景如下: a)在企业进行战略规划、信息化建设预算时,指导企业进行合理预算,避免企业、项目预算不足或预算浪费;指导企业根据成本投入产出比等分析,实现企业资源的合理调配、企业效益最大化等。...1.png 以上就是软件研发成本度量规范应用范围有哪些?所有内容。(北京软件造价评估技术创新联盟)
需要先了解清楚待调优系统的优化目标、业务流程、系统架构信息和资源配置信息。优化目标又可以细分为业务目标和资源目标。...二、准入在准入阶段,需要考虑准入条件,即满足哪些条件才适合开始性能调优工作。常见的准入条件如下。1)待优化版本有稳定的压测环境和压测结果数据。...通常在压测过程中我们都会对被测应用进行监控,此时需要注意,被测应用很可能与其他服务或数据库间有依赖关系,这些相关应用和数据库需要一并接入监控。...有经验的调优人员也可以通过网络或线程Dump来分析是否存在外部依赖,例如通过netstat命令来分析服务是否与外部IP或端口有交互,通过线程Dump也可以看出是在哪个业务方法中出现了与外部服务的交互。...四、准出准出条件即满足哪些条件才算完成性能调优工作,常见的准出条件如下。1)优化后性能满足性能指标。优化完成后需要通过复测结果来验证优化效果,确认优化后性能指标是否满足需要。
作者:张家江 来自:乐得技术(ID:lede_tech) redis不是垃圾桶也不是 SUPER MAN,能力和资源都有限,不合理的使用会降低它的健康度,严重时甚至会引起redis抖动、阻塞等进而导致服务不可用...,每一个使用redis的开发人员都应当掌握规范的开发和使用方法。...另外,对于目标时间范围有确定的首尾元素时,还可以通过ZRANK命令查出元素的位置,通过 ZRANGE 以及ZREMRANGEBYRANK来进行查询和删除操作,这样每次操作可以控制操作数量,有效避免慢日志...redis提供一个 pipeline 的管道操作模式,将多个指令汇总到队列中批量执行,可以减少tcp交互产生的时间,一般情况下能够有10%~30%不等的性能提升; 更快的是Lua Script模式,还可以包含逻辑...总 结 本文整理出的几点redis开发规范主要是涉及redis客户端的使用部分,每个开发人员在使用redis开发过程中几乎都会涉及到上述提到的几个问题,需要多多留心,提高代码质量,提升redis
深度学习的三大瓶颈 Yuille指出,深度学习虽然优于其他技术,但它不是通用的,经过数年的发展,它的瓶颈已经凸显出来,主要有三个: 需要大量标注数据 深度学习能够实现的前提是大量经过标注的数据,这使得计算机视觉领域的研究人员倾向于在数据资源丰富的领域搞研究...虽然有一些方法可以减少对数据的依赖,比如迁移学习、少样本学习、无监督学习和弱监督学习。但是到目前为止,它们的性能还没法与监督学习相比。...很少有人去从理论的角度思考模型出了什么问题,针对这个问题,模型应该做哪些改进。...还是简单说下深度学习,以及可能的强AI涉及到的问题吧: 深度学习能做的不错的 大样本下的有监督训练 1....对于人类来说,只需要看几个“训练样本”,就可以学会鉴黄,判断哪些图片属于“色情”是非常简单的一件事。
机器学习有很多算法,不过大的方面可分为两类:一个是学习的方式,一个是算法的类似性。 学习方式: 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。...在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。...算法的主要学习方式和学习模型主要有以下几个: 监督学习:输入数据被称为训练数据,它们有已知的标签或者结果,比如垃圾邮件/非垃圾邮件或者某段时间的股票价格。...强化学习:输入数据作为来自环境的激励提供给模型,且模型必须作出反应。反馈并不像监督学习那样来自于训练的过程,而是作为环境的惩罚或者是奖赏。典型问题有系统和机器人控制。...一些经典流行的方法包括(我已经把深度学习从这个类中分出来了): 感知器 反向传播算法 Hopfield神经网络 自适应映射(SOM) 学习矢量量化(LVQ) 深度学习 深度学习方法是利用便宜冗余的计算资源对人工神经网络的现代改进版
k8s Namespace Pod Label Deployment Service Namespace 概述 Namespace是kubernetes系统中一种非常重要的资源,它的主要作用是用来实现多套系统的资源隔离或者多租户的资源隔离...此时还能结合kubernetes的资源配额机制,限定不同租户能占用的资源,例如CPU使用量、内存使用量等等,来实现租户可用资源的管理。...一个资源对象可以定义任意数量的Label,同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。 Label通常在资源对象定义时确定,当然也可以在对象创建后动态的添加或删除。...可以通过Label实现资源的多纬度分组,以便灵活、方便地进行资源分配、调度、配置和部署等管理工作。...在kubernetes中Pod控制器的种类有很多,本章节只介绍一种:Deployment。
该文档对HLS所支持的OpenCV函数有具体说明。 ? 上述文档均可在Xilinx官方网站搜索下载。 GitHub上的资源 此外,在GitHub上,Xilinx也提供了丰富的案例。
这个版本号可以通过API文档获取,例如要编写一个Deployment资源,首先查看API文档(https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api...每种资源有不同的metadata规范, 大部分场景中可以通用的,也就是说虽然资源不同,但metadata格式相同,只是里面的参数不同。...selector可以参考(https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.17/#labelselector-v1-meta)规定的规范...可以看到Pod Template有两个属性: ?...点击podspec后可以看到和经常设置的docker container参数有一些类似了: ?
用户进入系统查看和操作数据,主要包含以下的流程:后台的管理员为用户创建账号用户能够看到后台的哪些菜单,需要后台配置通过菜单进入到具体的页面,页面上的操作也需要后台控制具体页面的部分操作,也需要做增删改查的权限设置上面的过程
持续学习减轻遗忘:EWC方法+一个很强的预训练模型效果很不错。就是加一个正则让重要参数遗忘不太多,重要性用fisher信息度量。 14....学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套! ...后台回复【五件套】 下载二:南大模式识别PPT 后台回复【南大模式识别】 ---- 投稿或交流学习,备注:昵称-学校(公司)-方向,进入DL&NLP交流群。...方向有很多:机器学习、深度学习,python,情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。 记得备注呦 整理不易,还望给个在看!
它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。..., 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。...使用Python虚拟环境时要注意的坑 一般来说,大家在共用实验室GPU服务器的时候为了避免环境污染都会各自建好虚拟环境,在虚拟环境下进行各自的深度学习实验。...版本的tensorfow或者keras: pip install tensorflow-gpu conda install keras-gpu 按照上述过程下来一般就会顺利配置好各深度学习框架版本...免费的GPU资源 最后,如果大家没有GPU资源又或者嫌配置太糟心,我们还是有免费的GPU可以褥的。一个是谷歌的colab,自动支持GPU,大家可以直接去褥。
作者:阿萨姆 | 普华永道 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 深度学习大热以后各种模型层出不穷,很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN,这么多个网络到底有什么不同,作用各是什么...笼统的说,神经网络也可以分为有监督的神经网络和无/半监督学习,但其实往往是你中有我我中有你,不必死抠字眼。...有监督的神经网络(Supervised Neural Networks) 1.1....在机器学习领域的约定俗成是,名字中有深度(Deep)的网络仅代表其有超过5-7层的隐藏层。 神经网络的结构指的是“神经元”之间如何连接,它可以是任意深度。...简单的说,玻尔兹曼机是一个很漂亮的基于能量的模型,一般用最大似然法进行学习,而且还符合Hebb’s Rule这个生物规律。但更多的是适合理论推演,有相当多的实际操作难度。
杨军 从事大规模机器学习系统研发及应用相关工作 Share一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考(以CNN为主)。...我本人是计算机体系结构专业出身,中途转行做算法策略,所以实际上我倒是在大规模机器学习系统的开发建设以及训练加速方面有更大的兴趣和关注。...不过机器学习系统这个领域跟常规系统基础设施(比如Redis/LevelDB以及一些分布式计算的基础设施等)还有所区别,虽然也可以说是一种基础设施,但是它跟跑在这个基础设施上的业务问题有着更强且直接的联系...里的某个神经元,我们可以找到使得这个神经元的activation最大的那些图片,然后再从这个Feature Map neuron还原到原始图片上的receptive field,即可以看到是哪张图片的哪些...想像一下,理解一个LR或是GBDT模型的工作机理,一个没有受到过系统机器学习训练的工程师,只要对LR或GBDT的基本概念有一定认识,也大致可以通过ad-hoc的方法来进行good case/bad case
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