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翻遍整个互联网，我发现，关于领域驱动设计，大家都**理解错了**。 今天，我们尝试通过一篇文章的篇幅，给大家展示一个完全不同的视角，把“领域驱动设计”这六个字解释清楚。 ## 领域驱动设计学习资料现状 领域驱动设计的概念提出已经有20年的时间了，整个互联网充斥着大量书籍、文章和视频教程，这里我列举几
随机数对程序设计来说很重要，今天就从几方面探讨下一些常见的随机数相关的问题。 本文只讨论整数相关的随机数，另外需要你对概率论有最基本的了解（至少知道古典概型是什么）。 本文索引 如何从rand7生成rand5 go标准库的做法 从rand5生成rand7 充分利用每一个bit 带有权重的随机数 随机
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在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异，帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念，它是基于Shannon信息论中的熵而来，用于度量两个概率分布之间的差异。
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AlexNet 一些前置知识 top-1 和top-5错误率 top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中，只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。 top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中，只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。 max-pooling层 最大池化又叫做
重温Tarjan, 网上看了许多博客感觉都讲的不清楚. 故传上来自己的笔记, 希望帮到大家. 提到的一些概念可以参考 oi wiki, 代码也是 oi wiki 的, 因为我不认为我能写出比大佬更好的代码了. 强连通分量: 有向图的最大强连通子图 ( 有向图中任意两点可达 ) Tarjan 对每个结
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本文基于 OpenJDK17 进行讨论，垃圾回收器为 ZGC。 提示： 为了方便大家索引，特将在上篇文章 《以 ZGC 为例，谈一谈 JVM 是如何实现 Reference 语义的》 中讨论的众多主题独立出来。 PhantomReference 和 WeakReference 如果仅仅从概念上来说其
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在第一篇计算组的文章中，给大家介绍了，POWERBI的计算组功能的基本概念和作用。 本文，旨在通过简单案例，介绍计算组功能的具体应用场景。 没有看过第一篇的同学，可以先简单过一下第一篇，补齐一下概念和打开计算组功能。 https://www.cnblogs.com/simone331/p/18146
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一、写在开头 在我们一开始讲多线程的时候，提到过异步与同步的概念，这里面我们再回顾一下： 同步：调用方在调用某个方法后，等待被调用方返回结果；调用方在取得被调用方的返回值后，再继续运行。调用方顺序执行，同步等待被调用方的返回值，这就是阻塞式调用； 异步：调用方在调用某个方法后，直接返回，不需要等待被
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