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微软Windows主管：WP今年不是我们的重点
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2010微软专业开发者大会PDC10日程表
2010年微软专业开发者大会PDC10将于北京时间10月29-30日在微软总部雷德蒙（Redmond）举行，届时微软将在博客园通过官方博客全程同步中文语音直播。 大家也可以直接在线观看直播视频，观看网址：...
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微软靠什么重新崛起？
但是，2015年9月17日，当萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）升任微软CEO后出席的首次公开大会上发表讲话时，他举着一台iPhone，展示了里面安装的Outlook邮件应用。在公开场合放下身段，与对手握手言和，这种态度是微软...
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拥抱对手 微软崛起或靠“云计算”业务
Office和云计算两块业务就占据微软7成以上利润，是名副其实的现金牛。微软在积极推动跨平台和云服务，不过，在微软内部，其重要性已逐渐被Office和云这两大业务赶超。 和多数微软员工的感觉一样，邓力切实意识到...
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Windows Phone 7学习资料包囊（不断更新中）
最近2010年度的微软全球专业开发者大会（PDC10）于2010年10月29日凌晨在美国微软雷蒙德总部正式开幕，作为微软最重要的技术会议之一吸引了上千名开发者参加。其中就涉及到了WindowsPhone 7。 微软CEO ...
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历经12.4亿小时测试 微软在纽约正式发布Windows 8
原文地址：http://www.csdn.net/article/2012-10-25/2811189-Windows8-Release [CSDN.NET 10月26日综述] 微软已经太久没有站在最大的聚光灯下了，从苹果引领移动互联网和触摸体验的热潮开始，微软长期扮演一个...
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ITeye 2012年11月第2周重要新闻回顾
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wp7调用SkyDrive API功能概述
...在微软开发者大会上的主题演讲： The complete developer's guide to the SkyDrive API 视频地址： http://channel9.msdn.com/Events/BUILD/BUILD2011/PLAT-134C
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微软PDC10要点解读 从云到端的战略布局
【51CTO独家报道】2010年度的微软全球专业开发者大会（PDC10）于北京时间今天凌晨在美国微软雷蒙德总部正式开幕，作为微软最重要的技术会议之一吸引了上千名开发者参加。 本届PDC将以云服务、客户端与设备、框架与...
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Windows Phone 7学习资料包囊（开发工具/教程/论坛/博客）
最近2010年度的微软全球专业开发者大会（PDC10）于2010年10月29日凌晨在美国微软雷蒙德总部正式开幕，作为微软最重要的技术会议之一吸引了上千名开发者参加。其中就涉及到了Windows Phone 7。 微软CEO Ballmer在...
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iOS学习的比较好的博客地址
如果你正在寻找见解深刻，并富有教育意义的iOS开发...无论是想要与同侪沟通的iOS开发老手，还是渴望学习以提高移动应用开发技巧的大学新鲜人，都能从这些博客中找到自己所需的工具、知识见解与技术，并在软件的开发过程
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左耳听风——笔记二：程序员练级攻略
最后介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。 了解如何编写出并发的程序，你还需要了解一下如何优化 Java 的性能。我推荐《Java 性能权威指南》。通过学习这本书，你...
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
《How to choose a machine learning API to build predictive apps》 介绍:构建预测类应用时如何选择机器学习API. 《Exploring the shapes of stories using Python and sentiment APIs》 介绍:Python+情感分析API...
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机器学习及深度学习相关资料汇总
还有CMU李沐 .（1080P高清哟） 《Sibyl: 来自Google的大规模机器学习系统》 介绍:在今年的IEEE/IFIP可靠系统和网络（DSN）国际会议上，Google软件工程师Tushar Chandra做了一个关于Sibyl系统的主题演讲。 Sibyl是一...
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机器学习，深度学习的资料和工具库大全
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STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息，如果车辆发生异常震动或车主打来电话（主动请求定位），将通过GSM发送一条定位短信到车主手机，车主点击链接默认打开网页版定位，如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块，需要注意的是，当前程序对应的是GPS北斗双模芯片，故只解析 GNRMC数据，如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣，每初始化成功一部分后将长鸣一声，如果持续短鸣很久（超过20分钟），建议通过串口助手查看系统输出的调试信息，系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块，集成GPS.GSM.GPRS，使用更加方便
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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。
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1 楼 geminiyellow 2012-11-06 14:33