61 6.5. 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. 第七章 正则表达式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.1. 正则表达式的四种操作 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 正则表达式括号的作用 • 第四章 正则表达式回溯法原理 • 第五章 正则表达式的拆分 • 第六章 正则表达式的构建 • 第七章 正则表达式编程 下面简单地说说每一章都讨论了什么？ 正则是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据，要么在 API 第五章，是从读的角度，去拆分一个正则表达式，而第六章是从写的角度，去构建一个正则表达式。 学习正则，是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。 最好阅读两遍。第一遍，不求甚解地快速阅读一遍。

61 6.5. 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. 第七章 正则表达式编程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.1. 正则表达式的四种操作 正则表达式字符匹配攻略 • 第二章 正则表达式位置匹配攻略 • 第三章 正则表达式括号的作用 • 第四章 正则表达式回溯法原理 • 第五章 正则表达式的拆分 • 第六章 正则表达式的构建 • 第七章 正则表达式编程 下面简单地说说每一章都讨论了什么？ 正则是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据，要么在 API 第五章，是从读的角度，去拆分一个正则表达式，而第六章是从写的角度，去构建一个正则表达式。 学习正则，是为了在真实世界里应用的。 JavaScript 正则表达式迷你书 前言 | 第 4 页 第七章讲解了正则的用法，和相关 API 需要注意的地方。 虽然你可以直接阅读你想了解的任何一章，但我还是建议从头到尾地完整阅读。本书是迷你书，不厚的。 最好阅读两遍。第一遍，不求甚解地快速阅读一遍。

第三部分 创建你的第一个 Django 项目， 第四部分 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 创建你的第一个 Django 项目， 第六部分 创建你的第一个 Django 项目， 第七部分 进阶内容：编写可重用的应用 接下来如何学习？ 编写你的第一个 Django 补丁 - 1 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 《Django 官方教程翻译项目》 第三部分 创建你的第一个 Django 项目， 第四部分 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 创建你的第一个 Django 项目， 第六部分 创建你的第一个 Django 项目， 第七部分 进阶内容：编写可重用的应用 接下来如何学习？ 编写你的第一个 Django 补丁 1. Django at a glance [==========] 讨论了在真实的服务器上组织静态文件的方法。 如果你明白静态文件，来阅读 教程第七部分（zh） 学习如何自定义 Django 自动生成的管理站点 吧！ 创建你的第一个 Django 项目， 第六部分 - 69 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 创建你的第一个 Django 项目， 第七部分 创建你的第一个 Django 项目， 第七部分 自定义管理表单 添加关联对象 自定义对象列表

x ， y 坐标不行吗？看右边这个例子。 • 回顾一下：我们第七课讲过， CPU 上的 并行 for ，通常会做循环分块提升缓存局 域性。但是如果我们是传统的两层的 for 循环就低效了，对于矩阵转置这种需要 y 方向非连续访问而言，循环分块会带来很 大提升。 • 所以该怎么做才能让 GPU 也循环分块呢 ？ 第七课（访存优化）的录播可以看这里： BV1gu41117bW 经典案例：矩阵转置 方向同理。 经典案例： jacobi 迭代 • 相比第七课 CPU 的 ghost cell 处理方式 ，这里用了 std::min 和 std::max 来防止 访问越界。主要是 GPU 的 SIMT 处理这 个比较擅长，不像 CPU 如果这样来钳制 可能导致矢量化失败。 减轻 membound ：一次代替四次迭代 • 和第七课提到的循环合并法局部迭代一样的方式 。 • 不过这里改用了 多重网格实战 • 继续锐评黄某勋 • 感兴趣的扣 1 • OpenMP 新特性（ parallel for 之外的） • SIMD 指令全解析（ mm 开头那堆） • 内存与缓存优化进阶（第七课的延伸） • 二分查找法优化案例（针对缓存行的） • eigen 、 glm 、 vectorclass 等常用库（可能） • CPU 红黑高斯 + 多重网格实战 • 继续锐评因特尔 •

第一步，对样本明确预测输出值与损失函数 第二步，明确参数调整策略 第三步，计算输出层阈值的梯度 第四步，计算隐层到输出层连接权值的梯度 第五步，计算隐层阈值的梯度 第六步，计算输入层到隐层连接权值的梯度 第七步，引出归纳结论 18 3.BP算法 第一步，明确损失函数 对样本 ??, ?? ，神经网络的预 测输出值为ො??。 全网络在样本 ??, ?? 上的均方 误差 1h v 输入层 输出层 ??ℎ ???ℎ = ?? ??? ???ℎ = −?ℎ(1 − ?ℎ)?? ෍ ?=1 ? ?ℎ??? = −?ℎ?? ??ℎ ← ??ℎ + ??ℎ?? 24 3.BP算法 第七步，引出结论 观察 ??? ??ℎ = ?ℎ (1 − ?ℎ) σ?=1 ? ???ℎ?，可知 隐层阈值梯度取决于隐层神经元输出、输出层阈值梯度和隐层与输出层的连接权值。 在阈值的调整过程 在阈值的调整过程中，当前层的阈值梯度取决于下一层的阈值，这就是BP算法的精髓。 观察 ??? ??ℎ? = −???ℎ，可知 当前层的连接权值梯度，取决于当前神经元阈值梯度和上层神经元输出。 25 3.BP算法 第七步，引出结论 只要知道上一层神经元的阈值梯度，即可计算当前层神经元阈值梯度和连接权值梯度。 随后可以计算输出层神经元阈值梯度，从而计算出全网络的神经元阈值和连接权值梯度。 最终达到训练网络的目的。

（2）查看各个云账号下各类资源当月费用及费用明细。 （3）查看费用分摊、各个维度费用月度变化趋势。 （4）查看当前资源使用量。 （5）查看可回收优化的资源，操作回收优化。 （6）配置运营报告，定期发送运营报告到指定的邮箱。 第七步: 运维查看性能、变更运行环境 杭州飞致云信息科技有限公司 17 2.3 模块功能界面说明及约定 2.3.1 模块及使用场景 平台的设计采用模块化设计，有多个功能独立的模块，包括管理中心、虚拟机服务、 Actions】选项卡中，在列表中可以看到注册的 Radius OTP，如图 4-46 所示。 图 4-45 注册 Radius OTP 图 4-46 Required Actions 选项卡 第七步，在云管中开启认证开关。  基于用户开启，开启后此用户登录时需验证 Radius 动态码。  基于角色开启 MFA，开启后，拥有此角色的用户登录时需要验证 Radius 动态码。 杭州飞致云信息科技有限公司 镜像，如果在向导之前设置将其设置为某个操作系统产品的可用 区的镜像，则在此务必配置镜像的 SSH 登录用户、密码。 杭州飞致云信息科技有限公司 121 图 7-6 【初始化配置】向导第五页-配置镜像信息 （7）在向导第七页，确认要初始化创建的服务目录，如图 7-7 所示。 图 7-7 确认生成的服务目录 杭州飞致云信息科技有限公司 122 7.3.2 产品组管理 可创建编辑删除产品组，设置产品组包含的产品，设置工作空间对产品组的可见性。

............................................................................................. 67 第七章 压缩指令 ............................................................................................ 我们在2017年秋季学期为800名加州大学伯克利分校的学生提供了这本教科书的测试版 本。在融入了他们的反馈后，当2017年学期结束以后，第一个正式版将于2017年11月28日 至30日在硅谷举办的第七届RISC研讨会上及时发布。 RISC-V是一个伯克利研究项目的副产品。该项目正在针对更容易地同时构建硬件和软 件的目标进行开发。 致谢 我们要感谢Armando Fox，因为我们使 Store Multiple的节省。RV32C没有包含它们，以保持与RV32G指令 的一对一映射，RV32G省略了Load and Store Multiple以降低高端处理器的实现复杂性（见下文）。第七 章介绍了RV32C。RV32G表示RISC-V扩展（RV32M，RV32F，RV32D和RV32A）的流行组合，正确称 为RV32IMAFD。[Waterman 2016] 程序大小

降⻰龙⼋八步第六式 ⽤用户 订单 商品 第六式： 1. 给⽤用户服务创建数据 库，从原始数据库中 同步⽤用户服务的数据 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施 同步数据 降⻰龙⼋八步第七式 第七式： 1. 配置⽤用户服务，使⽤用 ⽤用户服务数据库 ⽤用户 订单 商品 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施 降⻰龙⼋八步第⼋八式 订单 商品 遗留留系统 ⽤用户