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开源软件

原创新闻 基于 Web 的 Go 语言 IDE - Wide 1.2.0 发布!

2015-03-02 16:46 by 见习编辑 88250 评论(0) 有5810人浏览

Wide 是什么

Wide 是一个基于 Web 的 Go 语言团队 IDE。

  • 在线开发:打开浏览器就可以进行开发、全快捷键
  • 智能提示:代码自动完成、查看表达式、编译反馈、Lint
  • 实时运行:极速编译、实时结果输出
  • 团队协同:统一开发环境,分布式开发,代码分享
  • DevOps!

大家可以使用我们提供的 Wide 在线服务,也可以自行下载并在本地环境运行 Wide 私服

Playground

Wide 提供了运行单文件的 Playground,可以看作是 golang.org 的 Go Playground 的增强版:

  • 语法高亮、自动完成
  • 通过 WebSocket 进行实时运行输出
  • Disqus 整合
  • 能够通过 iframe 嵌入其他站点

使用截图

自动完成
Autocomplete

快速打开文件 Goto File

多主题
Theme

显示构建错误
Build Error Info

大纲
Outline

1.2.0 改进

下个版本

下一个版本计划是 1.3.0

  • 导入 GitHub 项目
  • 改进 UI(编辑器 tab 拖动、窗口 resize 等)
  • 增强编码辅助支持
  • 修复缺陷

我们也非常欢迎大家来提特性需求,来一发吧

项目

 

来自: B3log 社区
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    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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