网站综合信息 www.codelast.com
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    • 编码无悔 / Intent & Focused – 最 
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    • learnhard的个人技术站点。 learnhard's personal tech site. 
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    • 域名年龄:14年1个月22天  注册日期:2010年09月13日  到期时间:2016年09月13日
      注册商:GODADDY.COM, LLC 
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    域名注册Whois信息

    codelast.com

    域名年龄: 14年1个月22天
    注册时间: 2010-09-13
    到期时间: 2016-09-13
    注 册 商: GODADDY.COM, LLC

    获取时间: 2014年04月01日 16:46:34
    Domain Name: CODELAST.COM
    Registrar: GODADDY.COM, LLC
    Whois Server: whois.godaddy.com
    Referral URL: http://registrar.godaddy.com
    Name Server: F1G1NS1.DNSPOD.NET
    Name Server: F1G1NS2.DNSPOD.NET
    Status: clientDeleteProhibited
    Status: clientRenewProhibited
    Status: clientTransferProhibited
    Status: clientUpdateProhibited
    Updated Date: 2013-07-29
    Creation Date: 2010-09-13
    Expiration Date: 2016-09-13

    >>> Last update of whois database: Tue, 2014-Apr-01 08:50:11 UTC <<<

    Domain Name: CODELAST.COM
    Registrar URL: http://www.godaddy.com
    Registrant Name: Yin Zhang
    Registrant Organization: Registrant Name ................. Yin Zhang
    Name Server: F1G1NS1.DNSPOD.NET
    Name Server: F1G1NS2.DNSPOD.NET
    DNSSEC: unsigned

    For complete domain details go to:
    http://who.godaddy.com/whoischeck.aspx?domain=CODELAST.COM
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    抓取时间:2017年01月02日 19:48:26
    网址:http://www.codelast.com/
    标题:编码无悔 / Intent & Focused – 最优化之路
    关键字:
    描述:learnhard的个人技术站点。 learnhard's personal tech site.
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    编码无悔 /  Intent & Focused最优化之路Skip to content首页About / 关于Math concepts / 数学概念Software work / 瞎折腾Gallery泰晤士小镇松江新城站上海动物园滨江森林公园水乡周庄秋霞圃州桥老街古猗园共青森林公园朱家角Featured Article[原创]最优化/Optimization文章合集转载请注明出处:http://www.codelast.com/最优化(Optimization)是应用数学的一个分支,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。我一直对最优化比较感兴趣,所以写过一些相关的笔记,可能有不正确的地方,但请学术派、技术流们多多包涵。【1】拟牛顿法/Quasi-Newton,DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell,及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno【2】最速下降法/steepest descent,牛顿法/newton,共轭方向法/conjugate direction,共轭梯度法/conjugate gradient 及其他【3】Ridders求导算法【4】选主元的高斯-约当(Gauss-Jordan)消元法解线性方程组/求逆矩阵文章来源:http://www.codelast.com/【5】关于 最优化/Optimization 的一些概念解释【6】最小二乘的理论依据【7】Powell共轭方向集方法(Powell's Conjugate Direction Method)的实现… Read MoreFeatured Article[原创]Raspberry Pi/树莓派 文章合集转载请注明出处:http://www.codelast.com/Raspberry Pi是什么?引用维基百科的一句话:The Raspberry Pi is a credit card sized single-board computer developed in the UK by the Raspberry Pi Foundation with the intention of stimulating the teaching of basic computer science in schools.简单地说,它就是一个基于ARM CPU的、信用卡那么大的迷你计算机。下面是我在折腾Pi的过程中的一些记录,仅供参考。【0】树莓派视频教程【1】Raspberry Pi(树莓派)配置记录/Configure the Arch Linux ARM on Raspberry Pi【2】在Raspberry Pi(树莓派)上用OpenCV来操纵摄像头拍照/Use OpenCV on Raspberry Pi to Controll a Webcam to Take Photos【3】通过Raspberry Pi(树莓派)的GPIO接口控制发光二极管/Control LED through the GPIO on Raspberry Pi【4】通过Raspberry Pi(树莓派)的GPIO接口控制步进电机/Control stepper motor through the GPIO on Raspberry Pi【5】在树莓派上使用腾达(Tenda)W311MI迷你无线USB网卡(RT5370芯片)/Using Tenda W311MI mini wireless USB adapter(base on RT5370 chipset) on Raspberry Pi… Read MoreFeatured Article[原创]Apache Pig中文教程合集转载必须注明出处:http://www.codelast.com/Apache Pig是用来处理大规模数据的高级查询语言,配合Hadoop使用,可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果,比使用Java,C++等语言编写大规模数据处理程序的难度要小N倍,实现同样的效果的代码量也小N倍。我根据自己在工作中的学习和总结,写了如下一些Apache Pig中文教程,供大家参考。文章来源:http://www.codelast.com/(1)《Apache Pig的一些基础概念及用法总结(1)》(2)《Apache Pig的一些基础概念及用法总结(2)》(3)《Apache Pig中文教程(进阶)》… Read More[原创] 在树莓派上把文字转成语音(Text-To-Speech/TTS)转载请注明出处:http://www.codelast.com/本文软硬件环境:树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GBOS:Arch Linux ARM有时候,我们需要在程序中添加文字转语音的功能,即通过某个程序或API,把输入的文字朗读出来,也就是通常所说的 text-to-speech(简写为TTS)。我尝试了一个简单的方案——使用Espeak来完成这个任务,在这里记录下来。… Read More[原创] 加快TensorFlow在树莓派上的执行速度——服务常驻内存转载请注明出处:http://www.codelast.com/本文软硬件环境:树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GBOS:Arch Linux ARM在上一篇文章中,我尝试了加快TensorFlow预测速度的一个方法——模型“预热”,实验证明它非常有效,但那仍然没有解决一个问题:每次运行程序,都要加载一次模型,然后预热N次,这个过程非常耗时,因此减少这部分时间也是非常关键的。把TensorFlow做成一个常驻内存的服务就可以解决这个问题。… Read More[原创] 加快TensorFlow在树莓派上的执行速度——模型预热转载请注明出处:http://www.codelast.com/本文软硬件环境:树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GBOS:Arch Linux ARM在上一篇文章中,我写了在树莓派上用TensorFlow做的一个深度学习(图像识别)实验,但正如文中所说,50秒执行一次预测的实用性为0。因此,有必要采取一些措施来加快TensorFlow的执行速度,其中一个可行的方法就是“预热”(warm-up),把TensorFlow移植到树莓派上的作者Sam Abrahams已经比较详细地在GitHub上列出了性能测试的结果。依照作者的描述,我也测试了一下,看看那悲催的50秒时间能减少到多少秒。… Read More[原创] 在树莓派上用TensorFlow玩深度学习(Deep Learning)转载请注明出处:http://www.codelast.com/本文软硬件环境:树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GBOS:Arch Linux ARM深度学习(Deep 

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