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  • 结束语

    结束语 结束语 这篇教程可能并非如你所愿,希望能涵盖一个内容管理系统的方方面面, 但是它至少带你了解了一些最为关键的知识点,包括路由、控制器、模型 等等。我们希望这篇教程可以帮助你了解一些 CodeIgniter 的基本设计模式, 在这个基础上你可以做更为深入的研究。 现在,你已经完成了这篇教程,我们推荐你再继续看看文档的其余部分。 CodeIgni...
  • 13.1 为何要用AWT?

    13.1 为何要用AWT? 13.1 为何要用AWT? 对于本章要学习的“老式”AWT,它最严重的缺点就是它无论在面向对象设计方面,还是在GUI开发包设计方面,都有不尽如人意的表现。它使我们回到了程序设计的黑暗年代(换成其他话就是“拙劣的”、“可怕的”、“恶劣的”等等)。必须为执行每一个事件编写代码,包括在其他环境中利用“资源”即可轻松完成的一些任务。...
  • 第十一章

    第十一章 符号(Symbols) 符号与字符串 符号和变量 为什么使用符号? 深入探索 什么是符号? { "title" : "第十一章" , "ctime" : "2018-12-11 01:10:00" , "mtime" : "2018-12-11 01:10:00" } ...
  • 6.5 MapReduce

    6.5 MapReduce 方法介绍 基础架构 MapReduce模式 问题实例 6.5 MapReduce 方法介绍 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你...
  • Automatic differentiation package - torch.autograd

    Automatic differentiation package - torch.autograd torch.autograd.backward(variables, grad_variables, retain_variables=False) Variable API 兼容性 In-place operations on Variables ...
  • 将分布式DataParallel与分布式 RPC 框架相结合

    将分布式DataParallel 与分布式 RPC 框架相结合 将分布式DataParallel 与分布式 RPC 框架相结合 原文:https://pytorch.org/tutorials/advanced/rpc_ddp_tutorial.html 作者 : Pritam Damania 本教程使用一个简单的示例演示如何将Distr...
  • 6.5 MapReduce

    6.5 MapReduce 方法介绍 基础架构 MapReduce模式 问题实例 6.5 MapReduce 方法介绍 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你...
  • 自定义表单项(1.0.6+)

    自定义表单项(1.0.6+) 1.建立表单项目录 2.放入颜色选择器需要的文件(可选) 3.建立入口文件 4.定义需要加载的js和css文件(可选) 5.创建表单项模板文件 6.调用表单项方法 自定义表单项(1.0.6+) 从1.0.6开始,支持自定义扩展表单项 版本 新增功能 1.0.7 支持调用公共资源 1.1.0 修改静态资...
  • 针对NLP的Pytorch深度学习

    针对NLP的Pytorch深度学习 针对NLP的Pytorch深度学习 译者:@JingTao 、@friedhelm739 作者 : Robert Guthrie 本教程将带你浏览基于Pytorch深度学习编程的核心思想.其中很多思想(例如计算图形抽象化以及自动求导) 并不是Pytorch特有的,他们和任何深度学习工具包都是相关的. ...
  • 说一下 Dubbo 的工作原理?注册中心挂了可以继续通信吗?

    Dubbo 的工作原理 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 dubbo 工作原理 工作流程 注册中心挂了可以继续通信吗? Dubbo 的工作原理 面试题 说一下的 dubbo 的工作原理?注册中心挂了可以继续通信吗?说说一次 rpc 请求的流程? 面试官心理分析 MQ、ES、Redis、Dubbo,上来先问你一些思考性的问题 、原理 ...