图C-7显示了一个名称映射的示例。它的形式为: ? ? 图C-7 名称映射将指定名称到唯一整数值(它们的索引)的映射。
16 62 c10 35 13 65 8 68 -13 8 20 132 40 150 9 8 24 41 33 73 19 70 20 69 -88 65 l-79 -3 -12 -47 c-
l97 0 16 62 c10 35 13 65 8 68 -13 8 20 132 40 150 9 8 24 41 33 73 19 70 20 69 -88 65 l-79 -3 -12 -47 c-
对于十六进制数,从c到5可用减法: ? ? c-7=5 ? ?因为7+9=16 将9作为7的补数 ? ? 改写为加法: ? ? c+9=15(去掉高位1,也就是减16)得到5.
对于十六进制数,从c到5可用减法: ? ?? ? c-7=5? ? 因为7+9=16 将9作为7的补数 ? ?? ? 改写为加法: ? ?? ? c+9=15(去掉高位1,也就是减16)得到5. ? ?
我们可以看到,微调后网络 (C-1 到 C-7) 的测试性能要优于从头开始训练的网络 (C-S) 实验结果,这可能是由于预训练期间学习大量 NI 对模型的特征学习是有益的。
原型和原型链 原型链 原型链是一个比较难以理解的东西,但是只要上面的构造函数搞明白了,这个原型链应该也问题不大,下面我们简单的说一下什么是原型链条,这个难为很多人的知识点,例子c-7 实例对象的proto
原型和原型链 原型链 原型链是一个比较难以理解的东西,但是只要上面的构造函数搞明白了,这个原型链应该也问题不大,下面我们简单的说一下什么是原型链条,这个难为很多人的知识点,例子c-7 实例对象的proto