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我大学是学网络工程专业，也就是那种拉网线，面向网线编程的。依稀记得学习计算机网络这门课程的时候搭建的IT宅 itzhai.com个人网站。
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作者：Mint6来源：http://39sd.cn/53D5DJava阿里巴巴规范提示：方法【edit】需要在Transactional注解指定rollbackFor或者在方法中显示的rollback。
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目录背景理论代码实现1. 比较器2. 节点2.1 节点抽象类2.2 虚拟头节点2.3 虚拟尾节点2.4 普通节点3. 链表3.1 链表结构抽象类3.2 链表结构类4. 测试4.1 用户类4.2 测试类总结
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项目需求：需要实现一个可以自由书写的小画板对于熟悉canvas的同学来说，这个需求很简单，短短几十行代码就能实现：
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最近在整理网络抓包分析相关的资料，同时又在阅读《网络是怎样连接的》。上一篇从网络协议层对设备连网的过程和发送数据的过程进行了探讨。本篇讨论的是TCP协议的数据收发的过程。
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目录Alink漫谈(十六) ：Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树0x00 摘要0x01 背景概念1.1 词向量基础1.1.1 独热编码1.1.2 分布式表示1.2 CBOW & Skip-Gram1.2.1 CBOW1.2.2 Skip-gram1.3 Word2vec1.3.1 Word2vec基本思想1.3.2 Hierarchical……继续阅读 »
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目录单目相机成像过程01 理想情况下相机成像模型1）世界坐标系 -> 相机坐标系2）相机坐标系 -> 图像坐标系3）图像坐标系 -> 像素坐标系4）总结02 考虑畸变情况下相机成像模型1）径向畸变2）切向畸变3）合并考虑畸变03 成像过程总结04 思考问题1）问题一2）问题二
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8小时前 6浏览
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Git是一个分布式版本控制软件，最初由Linus Torvalds创作，于2005年以GPL发布。最初目的是为更好地管理Linux内核开发而设计。
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9小时前 7浏览
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自虹软发布了免费、离线版本人脸识别SDK，在Github上陆续分享了各个版本对应的 C# Demo。因为公司项目一直在使用虹软的SDK，因此每当虹软官网有新版本发布，我都会进行了解，并结合Demo进行功能验证。在虹软官方群里及论坛上，看到有朋友反馈升级SDK后出现如下问题：
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10小时前 4浏览
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梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理
来源：晓飞的算法工程笔记 公众号
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11小时前 3浏览
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个人从程序员到技术 Leader 经历了不少的心路历程，我目前在带一支十几人的技术团队（控制团队人数主要是遵循亚马孙 CEO 贝索斯提出的两个披萨原则）我记得刚开始带团队的时候我是非常抗拒的，因为总觉得管理太多的“杂事”占用了我很多写代码的时间，包括目前虽然已经是一支十几人技术团队的 Leader，但是我平时也还是偏爱技术多一些，在业余时间都会抽空写写代码或……继续阅读 »
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13小时前 5浏览
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上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型，并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
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13小时前 5浏览
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本文尽量避免数学公式，使用文字解释列生成算法的原理，争取让读者能形成直观上的理解。
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14小时前 6浏览
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1）响应式图像 浏览器根据屏幕大小、设备像素比、横竖屏自动加载合适的图像。
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15小时前 3浏览
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本文来源：整合自知乎、互联网说起程序员，大家的第一印象是什么？脱发？宅？忙？or 高收入？No！每个程序员都是天生的段子手…
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15小时前 6浏览
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在设计数据库的时候，我们通常需要给业务数据表分配主键，很多时候，为了省事，我都是直接使用 GUID/UUID 的方式，但是在 MonggoDB 中，其内部实现了 ObjectId（以下统称为Oid）。并且在.NETCore 的驱动中给出了源代码的实现。
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17小时前 6浏览
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文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】目录1 什么是非均衡2 8种解决办法2.1 重采样（四种方法）2.2 调整损失函数2.3 异常值检测框架2.4 二分类变成多分类2.5 EasyEnsemble
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22小时前 4浏览
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Redis 无疑是一个大量消耗内存的数据库，因此 Redis 引入了一些设计巧妙的数据结构进行内存压缩来减轻负担。ziplist、quicklist 以及 intset 是其中最常用最重要的压缩存储结构。
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24小时前 6浏览
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164. Maximum Gap164. 最大间隔Given an unsorted array, find the maximum difference between the successive elements in its sorted form.
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1天前 9浏览
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循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上时刻隐藏层的输出。下图为RNN模型结构图：
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1天前 9浏览
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![LeetCode 164. Maximum Gap[翻译]](https://www.wangt.cc/wp-content/themes/Git-alpha/timthumb.php?src=https://www.wangt.cc/wp-content/themes/Git-alpha/assets/img/pic/1.jpg&h=160&w=260&q=90&zc=1&ct=1)
