10 2021 档案
摘要：参考： JSP还有必要学吗？这篇文章告诉你 都2020年了 还要学JSP吗？ 都说了多少遍，不要再学 JSP 了！ 笔记： 看到不错的文章
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摘要：参考： ServletContext作用功能详解 笔记： ServletContext,是一个全局的储存信息的空间，服务器开始，其就存在，服务器关闭，其才释放。request，一个用户可有多个；session，一个用户一个；而servletContext，所有用户共用一个。所以，为了节省空间，提高效
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摘要：参考： Servlet基础在浏览器上运行HelloServlet的方法/197588.htm servlet的运行流程及在IDEA的第一个web项目 JSP和Servlet及浏览器与tomcat交互过程 笔记： Servlet是什么？servlet本身不能独立运行，需要在一个web应用中运行的而一个
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摘要：参考：web.xml servlet、servlet-mapping配置 笔记：
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摘要：参考视频： 【狂神说Java】JavaWeb入门到实战 参考博文：【狂神说Java】JavaWeb入门到实战1 笔记 笔记： 如果换maven版本（降级或升级），都要后面的3步。5.3配置maven环境变量,5.4阿里云镜像,5.5本地仓库。 补充5.1 Maven项目架构管理工具（参考博文），Ma
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摘要：参考：机器学习 笔记： Octave 入门教程
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摘要：参考：机器学习 笔记： 4.1 多维特征 一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(𝑥1, 𝑥1, . . . , 𝑥𝑛)：，𝑥(𝑖)代表第 𝑖 个训练实例，是特征矩阵中的第𝑖行，是一个向量（vector）。（转置一下就是左图了） 代表特征矩阵中第 𝑖 行的第 𝑗 个特征，也就是第
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摘要：参考：机器学习 笔记： 3.1 矩阵和向量 向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量，如： 𝑦 = 3.2 加法和标量乘法 矩阵的加法：行列数相等的可以加。 矩阵的乘法：每个元素都要乘 3.3 矩阵向量乘法 矩阵和向量的乘法如图：𝑚 × 𝑛的矩阵乘以𝑛 × 1的向量，得到的是𝑚 ×
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摘要：参考：机器学习 笔记： 2.1 模型表示 ℎ 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis） 这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格，我们把它喂给我们的学习算法，学习算法的工作了，然后输出一个函数，通常表示为小写 ℎ 表示。 我们该如何表达 ℎ？
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摘要：参考：机器学习 笔记： 1.2机器学习是什么？ 即使是在机器学习的专业人士中，也不存在一个被广泛认可的定义来准确定义机器学习是什么或不是什么 有几个定义，年代近一点的定义，由 Tom Mitchell 提出，来自卡内基梅隆大学，Tom 定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为
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摘要：参考： 深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration 侵删 笔记： Batch（批 / 一批样本）：将整个训练样本分成若干个Batch。 Batch_Size（批大小）：每批样本的大小。 Iteration（一次迭代）：训练一个Batch就是一次Iteration（这个概念
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摘要：参考： 动态语言和静态语言的区别 为什么说Python是一门动态语言--Python的魅力 静态语言与动态语言 侵删 笔记： 动态语言（弱类型语言）是运行时才确定数据类型的语言，变量在使用之前无需申明类型，通常变量的值是被赋值的那个值的类型。比如Php、Asp、JavaScript、Python、P
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摘要：参考：什么是解释型语言？ 侵删 笔记： 解释和编译都只是程序从源码到运行时的一种动作，跟语言本身无关。C语言，Java，Python等等这些编程语言本质上是一种抽象的定义，包括但不限于符号，语法，输入，输出的定义等等。编译、解释并不是语言的性质，而是运行时实现的性质。可以作这么一个简单的区分：编译型
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摘要：参考：大白话说Java反射：入门、使用、原理 侵删 笔记： JDK源码那里看不懂，所以原理那里没看。 个人理解：运行时，利用反射通过Person类的类去找到Person类，找到类就可以创建对象，调用方法了。 想理解反射是什么，得理解正射，这样子进行类对象的初始化，我们可以理解为「正」。 Apple
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摘要：参考：455.分发饼干 侵删 笔记 什么是贪心算法 为了了满足更多的小孩，就不要造成饼干尺寸的浪费。大尺寸的饼干既可以满足胃口大的孩子也可以满足胃口小的孩子，那么就应该优先满足胃口大的。这里的局部最优就是大饼干喂给胃口大的，充分利用饼干尺寸喂饱一个，全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。可以尝试使用贪心策
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摘要：参考：关于贪心算法，你该了解这些！ 侵删 笔记： 什么是贪心？贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。这么说有点抽象，来举一个例子：例如，有一堆钞票，你可以拿走十张，如果想达到最大的金额，你要怎么拿？指定每次拿最大的，最终结果就是拿走最大数额的钱。每次拿最大的就是局部最优，最后拿走最大
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摘要：参考：494. 目标和 输入：nums = [1,1,1,1,1], target = 3输出：5解释：一共有 5 种方法让最终目标和为 3 。-1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 3+1 - 1 + 1 + 1 + 1 = 3+1 + 1 - 1 + 1 + 1 = 3+1 + 1 + 1 -
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摘要：参考：学生党的Google Colab使用心得 侵删 笔记： 梯子好像得全局模式才能分配到资源（但能google），PAC模式分配不了。 设置GPU 只需要在笔记本中的：修改->笔记本设置 当中就可以找到GPU选项。（不设置不是用GPU进行运算） 参考链接Pytorch是torch-1.0.0，te
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摘要：参考：[AI开发]深度学习如何选择GPU？ 侵删 笔记： 深度学习训练用到的硬件有两种：一种是专业AI硬件公司出的AI芯片，一种就是我们平时熟知的GPU显卡了，前者不太适合入门学习，而后者无论从入门难度还是性价比上讲，对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家，一个Nvidia，一个
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摘要：参考：都知道CPU 但GPU又是什么鬼？ 侵删 笔记： GPU，是Graphics Processing Unit的简写，是现代显卡中非常重要的一个部分，GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。集成显卡和独立显卡都是有GPU的。主要负责的任务是加速图形处理速度。同时，GPU使显卡减少
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摘要：参考：英伟达 (NVIDIA) 创始人黄仁勋是一个什么样的人？ 侵删 笔记： 主要看Techsoho的回答 David Kirk博士是图形学和高性能并行计算的大神，除了做显卡，他另一大贡献就是搞出了CUDA，被誉为CUDA之父，后当选美国工程院院士。 随着显卡的发展，GPU（图形处理器）越来越强大，
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摘要：参考：为什么深度学习需要使用GPU？ 笔记： 多核并行：GPU最早是用于图形渲染、计算，多核并行提高渲染速度 计算类型简单统一：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳
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摘要：参考：代码随想录-416. 分割等和子集 题目： 题目难易：中等 给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。 注意: 每个数组中的元素不会超过 100 数组的大小不会超过 200 示例 1: 输入: [1, 5, 11, 5] 输出: true 解释
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摘要：为什么LinkedList能当做栈，队列，双端队列？ 参考Java学习笔记之LinkedList基本用法 笔记： 为什么LinkedList能当做栈，队列，双端队列？LinkedList是一个继承于AbstractSequentialList的双向链表。其中的每个对象包含数据的同时还包含指向链表中前
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摘要：
参考：动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组） 笔记： 为何能用一维数组对二维数组进行优化？上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层 一位数组时，遍历背包的顺序为何是j--？也就是倒序遍历，倒叙遍历是为了保证物品i只被放入一次！ 为何正序遍历会导致物品被放入多次？正序遍历，也就是j++，举
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参考：动态规划：关于01背包问题，你该了解这些！（滚动数组） 笔记： 为何能用一维数组对二维数组进行优化？上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层 一位数组时，遍历背包的顺序为何是j--？也就是倒序遍历，倒叙遍历是为了保证物品i只被放入一次！ 为何正序遍历会导致物品被放入多次？正序遍历，也就是j++，举
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