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13.20 总结
274
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
13.20 总结 13.20 总结 对于AWT而言,Java 1.1到Java 1.2最大的改变就是Java中所有的库。Java 1.0版的AWT曾作为目前见过的最糟糕的一个设计被彻底地批评,并且当它允许我们在创建小巧精致的程序时,产生的GUI“在所有的平台上都同样的平庸”。它与在特殊平台上本地应用程序开发工具相比也是受到限制的,笨拙的并且也是不友好的...
Glide 插件
273
2025-05-18
《Glide--golang 包版本管理工具--中文文档》
Glide 插件 已有的插件 插件如何工作 编写 Glide 插件 参数和标志 插件例子 Glide 插件 Glide 支持一个类似于Git的简单的插件系统。 已有的插件 Glide 已经包含一些插件: glide-vc - 构建应用时允许你跳过vendor/ 目录中你不需要的文件。 glide-brew - 帮助你转换通过Go ...
自动求导: 自动微分
270
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
自动求导: 自动微分 Variable(变量) 梯度 自动求导: 自动微分 译者:@小王子 校对者:@李子文 PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 自动求导包. 我们先来简单介绍一下, 然后我们会去训练我们的第一个神经网络. autograd 自动求导包针对张量上的所有操作都提供了自动微分操作. 这是一个逐个...
第十五题 并查集
270
2025-05-31
《经典算法题》
第十五题 并查集 一:场景 二:操作 1.节点定义 2.Union操作 <2> 按秩合并 3.Find操作 第十五题 并查集 这一篇我们看看经典又神奇的并查集,顾名思义就是并起来查,可用于处理一些不相交集合的秒杀。 一:场景 有时候我们会遇到这样的场景,比如: M ={ 1 , 4 , 6 , 8 }, N ={ 2 , 4 , ...
(28)设计模式之工厂模式
269
2025-05-08
《深入理解JavaScript系列》
(28)设计模式之工厂模式 介绍 _8正文 _99总结 (28)设计模式之工厂模式 介绍 与创建型模式类似,工厂模式创建对象(视为工厂里的产品)时无需指定创建对象的具体类。 工厂模式定义一个用于创建对象的接口,这个接口由子类决定实例化哪一个类。该模式使一个类的实例化延迟到了子类。而子类可以重写接口方法以便创建的时候指定自己的对象类型。 这个...
PyTorch:optim
267
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
PyTorch:optim PyTorch:optim 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/polynomial_optim.html#sphx-glr-beginner-examples-nn-polynomial-optim-py 经过训练的三阶多项式,可以通过最...
Chapter 5: 测试Spring MVC
265
2025-05-18
《Spring、Spring Boot和TestNG测试指南》
Chapter 5: 测试Spring MVC 例子1:Spring 例子2:Spring + Mock 例子3:Spring Boot 例子4:Spring Boot + Mock 参考文档 Chapter 5: 测试Spring MVC Spring Testing Framework 提供了Spring MVC Test Framewo...
介绍
264
2025-05-02
《CSS创作指南》
CSS 创作指南(Beta) CSS 是一种领域语言(DSL),层叠与继承赋予了 CSS 优雅多姿的无限创造力。正是由于它如此「简单」,我们需要一些规范来使其变得更加可依赖。在使用 CSS 的时候不要把它当做一种编程语言,应该把它当做绘画或者创作。所以本文档不仅仅是一份 CSS 书写规范,更像是 CSS 创作的调色盘。 「作为成功的项目的一员...
(27)设计模式之建造者模式
263
2025-05-08
《深入理解JavaScript系列》
(27)设计模式之建造者模式 介绍 _6正文 _39总结 (27)设计模式之建造者模式 介绍 在软件系统中,有时候面临着“一个复杂对象”的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成;由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是将它们组合在一起的算法确相对稳定。如何应对这种变化?如何提供一种“封装机制”来隔离出“复杂对...
torch.Tensor
263
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.2》
torch.Tensor abs() → Tensor abs_() → Tensor acos() → Tensor acos_() → Tensor add(value) add(_value) addbmm(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor addbmm(_beta=1, mat...
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