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各位coders找女友的标准?
sweat89
2013-02-24 11:35:26
难不成是这样?
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各位coders找女友的标准?
难不成是这样?
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bbjbepzz
2013-03-04
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上得了厅堂,下得了厨房,写得了代码,查得出异常,杀得了木马,翻得了围墙,开得起好车,买得起新房,斗得过二奶,打得过流氓!!!
雨中的看客
2013-03-04
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要求:女的、活的、喜欢男的
lori_yzy
2013-02-27
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引用 4 楼 zhoujiawen 的回复:
和两位高层领导秘书关系过密,现在哥杯具了
你牛B了
aleyn
2013-02-26
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东方灬传说
2013-02-26
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飘飘哥
2013-02-26
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Louis-Lv
2013-02-26
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女的!活的!!!
woshi_ziyu
2013-02-25
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zhoujiawen
2013-02-25
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和两位高层领导秘书关系过密,现在哥杯具了
manpages
2013-02-25
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virgin girl
心灵的深处总是孤单的
2013-02-25
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毛球爱好者
2013-02-25
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楼上很符合我的标准
小毛球
2013-02-25
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shen_wei
2013-02-25
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引用 1 楼 lyh_974056553 的回复:
现在都是这个标准了。
Code
rs
at Work
"
Code
rs
at Word",刚刚下载下来,就和大家分享了,很好的一本书!
Code
rs
At Work
《
Code
rs
at Work》 一书是对15位顶级程序员(包括C和UNIX之父Ken Thompson,图灵奖得主高德纳、Erlang和JavaScript 之父、Norvig、Guy Steele等等大师)的访谈集。空闲的时间读读,边崇拜下大师,边提高下英语水平。
《Deep Learning for
Code
rs
with fastai and PyTorch》fastbook-master.zip
如何在计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型:《Deep Learning for
Code
rs
with fastai and PyTorch》 如何使用全新的fastai v2库和PyTorch 深度学习的基础:什么是神经网络,它们是如何训练的,以及它们如何进行预测 为什么以及如何使用深度学习模型,以及如何使用这些知识来提高模型的准确性、速度和可靠性 如何将你的模型转换为实际的Web应用程序,以及在模型出错时如何调试模型。 最新的深度学习技术,尝试真正有意义的实践 如何阅读深度学习研究论文 如何实现深度学习算法从无到有 不过该课程并非面向零基础人士,虽说不要求你处理大量数据,也不需要你具备大学水平的数学能力,但是你至少需要有一年的编程经验。
Code
rs
at Work: Reflections on the craft of programming
Code
rs
at Work: Reflections on the Craft of Programming is a 2009 book by Peter Seibel about interviews with 15 highly accomplished programme
rs
. The primary topics in these interviews include how the interviewees learned programming, how do they debug
code
, their favorite languages and tools, their opinions on literate programming, proofs,
code
reading and so on.
Practical Deep Learning For
Code
rs
, Part 1(5-7)
Practical Deep Learning For
Code
rs
, Part 1(5-7) 视频共7个,每个大概1个半小时,由于视频太大分成两部分,本部分是课程5-7。 Practical Deep Learning For
Code
rs
, Part 1, Base on Torch taught by Jeremy Howard (Kaggle's #1 competitor 2 yea
rs
running, and founder of Enlitic). Learn how to build state of the art models without needing graduate-level math—but also without dumbing anything down. 1.Image Recognition 2.CNNS 3.Overfitting 4.Embeddings 5.NLP 6.RNNS 7.CNN Architectures
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