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Study-notes
Java

Java语言程序设计(进阶)(第一章)整理

第一章 线程(上) 1.1 线程的基本概念 一个线程是一个程序内部的顺序控制流。 多进程是指操作系统中,能同时运行多个任务(程序)。 多线程是在同一个应用程序中,有多个顺序流同时进行。 1.进程和线程的比较 (1)每个进程都有独立的代码和数据空间(进程上下文),进程的切换开销大。 (2)线程是轻量的进程,同一类线程共享代码和数据空间,每个线程都有独立的运行栈和程序计数器(PC),线程切换开销小。 2.线程的概念模型 线程在运行中,必须得到CPU资源。在Java中,就有一个类java.lang.Thread来模拟一个…

2018年3月26日 0条评论 1508点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
Java

Java语言程序设计【学堂在线】(第七章)整理

第七章 图形用户界面 7.1 绘图 1.图形环境和图形对象 (1)坐标:GUI组件左上角默认为(0,0),从左上角到右下角,水平坐标x和垂直坐标y增加,坐标的单位是像素。 (2)Graphics对象:专门管理图形环境。Graphics是一个抽象类,提供了一个与平台无关的绘图接口,这样编写的程序可以符合java平台要求。各平台上实现的JAVA系统将创建一个子类,来实现绘图功能,但是这个子类对程序员来说是透明的。在执行paint方法时,系统会传递一个指向特定平台的Graphics子类的图形对象g(名字随意)。 2.颜色…

2018年3月23日 0条评论 1482点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
Python

Python语言程序设计(第1、2周)整理

第一周:Python基本语法元素 1.3 实例1:温度转换 例:将摄氏度和华氏度互换 利用转换公式如下: C=(F-32)/1.8,F=C*1.8+32 代码: TempStr = input("请输入带有符号的温度值:") if TempStr[-1] in ['F','f']:     C=(eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8   …

2018年3月22日 0条评论 1879点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai笔记(5-3)

第三周:序列模型和注意力机制 3.1 基础模型 1.序列到序列模型 【参考文献:Sutskever et. al., 2014. Sequence to sequence learning with neural networks, Cho et. al., 2014. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation】 如图1所示,那么怎样训练处一个网络来输入序列x和输出序列y…

2018年3月21日 0条评论 2586点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
Java

Java语言程序设计【学堂在线】(第六章)整理

第六章 对象群体的组织 6.1 Java集合框架介绍 Java集合框架是为了表示和操作集合类型而规定的统一体系结构。 1.框架内容 (1)对外接口:表示集合的抽象数据类型,规定了所有集合类型都应该具有的对外服务功能; (2)接口实现:实现集合接口的Java类,是可重用的数据结构; (3)对集合运算的算法:执行运算的方法,例如在集合上进行查找和排序。 2.Java集合框架接口基本结构   图1 接口声明了对各种集合类型执行的一般操作。我们看这个接口有两个系列,一个根接口,也就是最顶层的父接口是Collect…

2018年3月20日 0条评论 1379点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
Java

Java语言程序设计【学堂在线】(第五章)整理

第五章 输入输出 5.1 异常处理 5.1.1 异常处理的概念 异常处理:异常又称例外,是特殊的运行错误对象。它是一种程序容错机制,当程序运行时,遇到用户或环境的错误时,程序要有能力处理这些错误,并从错误中恢复出来并执行。如果无法恢复,则应该给予一些错误提示。 Java中声明了很多异常类,每个异常类都代表一种运行错误,类中包含了该运行错误的信息和处理错误的方法。 每当Java程序运行过程中发生一个可识别的运行错误(Java中有一个与之对应的类)时,即该错误有一个异常类与之相对应时,系统都会产生一个相应的异常类对象,…

2018年3月19日 0条评论 1517点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai笔记(5-2)

Project 5 Week3 自然语言处理与词汇嵌入 1 词汇表征 1. One-hot表征 one-hot表征的方式是对模型字典中的单词进行表征,对应单词的位置用1表示,其余位置用0表示,如图1所示:   图1 这种方法是存在缺点的,它将每个词孤立起来,使得模型对相关词的泛化能力不强,每个词向量之间的距离都一样,乘积均为0,所以无法获取词与词之间的相似性和关联性。 2.特征表征:词嵌入 这种方法是用不同的特征来对词汇进行表示,不同的单词在不同的特征下都有不同的取值,取值可以表示该词汇在该特征下的相似度…

2018年3月18日 0条评论 2196点热度 0人点赞 yszhang 阅读全文
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davidcheung 发布于 12 个月前(02月09日) The problem has been fixed. May I ask if you can s...
tk88 发布于 12 个月前(02月07日) Hmm is anyone else having problems with the pictur...
cuicui 发布于 1 年前(10月20日) :wink:
niming 发布于 1 年前(09月19日) 同级校友,能刷到太巧了
davidcheung 发布于 2 年前(08月16日) 我得找一下我之前整理的word文档看一下,如果找到了我就更新一下这篇文章。
Nolan 发布于 3 年前(07月25日) 您的笔记非常有帮助。贴图不显示了,可以更新一下吗?
davidcheung 发布于 4 年前(06月19日) 到没有看webrtc的代码。现在主要在看我们公司的代码了。。。只是偶尔看一看webrtc的东西。。。
aobai 发布于 4 年前(03月13日) gain_change_hangover_ 应该是每三个block 只能够调整一次,这样保证每帧...
匿名 发布于 5 年前(12月30日) 烫
小奥 发布于 5 年前(12月12日) webRTC里面的NS本身我记得就是在C++里面呀

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