jdk8文档中文版.zip

内容概要：这份资源写的是静态小米商城，点开资源前大家可以去小米商城官网查看设计效果，通过带着读者手写简化版小米商城网页，逐步巩固学习到的HTML和css基础知识，例如：背景属性的使用background、iconfont字体图标、div+css页面布局设计模式、超链接a、浮动float、点击或悬浮特效等内容实现。适合人群：web前端初学者，学生或者工作两年之内的开发人员。能学到什么：1.html标签的基本使用；2.css选择器和属性；3.css动画的使用；4.div+css布局模式。阅读建议：这份资源是html+css的基本应用，能够非常好地帮助大家将学习到的HTML和css内容应用到实际中去。对于学生而言，既满足了期末网页设计的需要，又能在其中查缺补漏，为以后的学习打好坚实的基础和充分的准备；对于已经工作的朋友们而言，这是去往前端开发的必由之路，把前端基础打好，以后学习各种框架，比如node.js，jQuery.js，vue2，vue3等都非常有帮助。结语：希望大家能够从这份资源中有所收获哦！！！让我们共同进步丫！！！冲冲冲！在阅读资源过程中最好能自己在浏览器打开调试哦！！！

初学时仿stl习作，

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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。