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目录一、圆周率的历史发展1、中国2、印度3、欧洲二、用python计算圆周率A货:什么!你不会背圆周率(鄙夷的眼神)3.1415926535897932384626433... 桥哥:我会算呀!!! 一、圆周率的历史1、中国★ 魏晋时期,刘徽曾用使正多边形的边数逐渐增加去逼近圆周的方法(即「割圆术」),求得π的近似值3.1416。★ 汉朝时,张衡得出π的平方除以16等于5/8,即π等于10的开方(约为3.162)。虽然这个值不太准确,但它简单易理解,所以
简介: Y组合子是Lambda演算的一部分,也是函数式编程的理论基础。它是一种方法/技巧,在没有赋值语句的前提下定义递归的匿名函数,即仅仅通过Lambda表达式这个最基本的“原子”实现循环/迭代。本文将用10种不同的编程语言实现Y组合子,以及Y版的递归阶乘函数。 作者|技师来源|阿里技术公众号一Y-CombinatorY组合子是Lambda演算的一部分,也是函数式编程的理论基础。它是一种方法/技巧,在没有赋值语句的前提下定义递归的匿名函数。即仅仅通过Lambda表达式这个最基本的“原子”实现循环/迭代,
深度学习入门-与学习相关的技巧目录摘要1. 参数的更新1.1SGD1.2SGD 的缺点1.3Momentum(动量)1.4AdaGrad1.5Adam1.6 最优化方法的比较1.7 基于MNIST 数据集的更新方法的比较2. 权重的初始值3.BatchNormalization(批归一化)4. 正则化5. 超参数的验证摘要参数更新方法:SGD、Momentum、AdaGrad、Adam 等。权重初始值的赋值方法对进行正确的学习非常重要。作为权重初始值,Xavier 初始值、He 初始值等
目录文章目录目录RBI分析法性能下降曲线分析法AdHoc核对清单分析法延时分析法RBI分析法RBI(RapidBottleneckIdentify,快速瓶颈识别)分析方法,是Empirix公司提出的一种用于快速识别系统性能瓶颈的方法。RBI分析法基于以下一些事实:80%系统的性能瓶颈都由吞吐量限制。并发请求数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联。采用吞吐量测试可以更快速的定位问题。RBI分析法的执
从2010年我来到CSDN,再到2013年我撰写第一篇博客,转眼已经过去十年。590篇原创文章,786万次阅读量,19万位关注博友,这一个个数字的背后,是我3000多天的默默付出,也是我写下近千万文字的心血。有人说,世间一切,都是遇见,都是机缘。是啊,因为CSDN,我与很多人成为了好朋友,虽未谋面,但这种默默鼓励、相互分享
本文通过一道程序面试题,使用不同的编程语言来实现,检验每种语言的简单版本与优化后版本的运行速度分别是多少,横向对比Python、Go、C++、C、Rust等编程语言的性能,作者|BenHoyt 译者 |弯月出处| https://benhoyt.com/writings/count-words/出品|CSDN(ID:CSDNnews)最近几年,我经常担任编程面试的面试官,而我经常给应聘者出的一道题目是:编写一个程序
正文字数:8411 阅读时长:15分钟本文整理自中国电信研究院新技术所机器视觉标准与应用研究部主任张园在LiveVideoStack做的线上分享。她详细介绍了VCM、DCM等标准组织机器视觉编码标准化工作最新进展、技术创新思路。 文/ 张园整理/LiveVideoStack 各位LVS的小伙伴大家好,非常感谢大家用宝贵的晚上时间,来听我跟大家分享机器视觉编码标准和技术的最新进展。类似的主题,我在今年LVS的4月上海站上讲过一次,根据当场收集到的意见,今天会把一些主要内容再做一次介绍。还因为4月份开了VC
作者:FernandoDoglio译者:前端小智来源:medium有梦想,有干货,微信搜索【大迁世界】关注这个在凌晨还在刷碗的刷碗智。本文GitHubhttps://github.com/qq449245884/xiaozhi已收录,有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。在VueRFC中有一个关于样式的提案SFCstyleCSSvariableinjection&
kotlin1.5中的Inlineclasses我在CSDN的第一篇文章就是介绍的Kotlin1.4的新特性,如今在写了200多篇原创之后,终于可以写Kotlin1.5的新特性了如果你正在使用AndroidStudio4.2.0、IntelliJIDEA2020.3或更高的版本,近期就会收到Kotlin1.5的Plugin推送了。作为一个大版本,1.5带来了不少新特性,其中最主要的要数inl
本文分享自华为云社区《人像抠图:算法概述及工程实现(一)》,原文作者:杜甫盖房子。本文将从算法概述、工程实现、优化改进三个方面阐述如何实现一个实时、优雅、精确的视频人像抠图项目。什么是抠图对于一张图I,我们感兴趣的人像部分称为前景F,其余部分为背景B,则图像I可以视为F与B的加权融合:I=alpha*F+(1-alpha)*BI=alpha∗F+(1−alpha)∗B,而抠图任务就是找到合适的权重alpha。值得一提的是,
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