重译专题
JavaScript 权威指南第七版（GPT 重译）（二）
第四章：表达式和运算符 本章记录了 JavaScript 表达式以及构建许多这些表达式的运算符。表达式 是 JavaScript 的短语，可以 评估 以产生一个值。在程序中直接嵌入的常量是一种非常简单的表达式。变量名也是一个简单表达式，它评估为分配给该变量的任何值。复杂表达式是由简单表达式构建的。例如，一个数组访问表达式由一个评估为数组的表达式、一个开放方括号、一个评估为整数的表达式和一个闭合方
JavaScript 权威指南第七版（GPT 重译）（七）
第十六章：用 Node 进行服务器端 JavaScript Node 是 JavaScript 与底层操作系统的绑定，使得编写 JavaScript 程序读写文件、执行子进程和在网络上通信成为可能。这使得 Node 作为以下用途变得有用： 现代替代 shell 脚本的方式，不受 bash 和其他 Unix shell 繁琐语法的困扰。 用于运行受信任程序的通用编程语言，不受 Web 浏览器
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（一）
前言 计划是这样的：当有人使用你不理解的特性时，直接开枪打死他们。这比学习新东西要容易得多，不久之后，活下来的程序员只会用一个容易理解的、微小的 Python 0.9.6 子集来编写代码 。¹ Tim Peters，传奇的核心开发者，Python 之禅的作者 "Python 是一种易于学习、功能强大的编程语言。"这是官方 Python 3.10 教程的开篇词。这是真的，但有一个问题：因为
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（九）
第四部分：控制流 第十七章：迭代器、生成器和经典协程 当我在我的程序中看到模式时，我认为这是一个麻烦的迹象。程序的形状应该只反映它需要解决的问题。代码中的任何其他规律性对我来说都是一个迹象，至少对我来说，这表明我使用的抽象不够强大——通常是我手动生成我需要编写的某个宏的扩展。 Paul Graham，Lisp 程序员和风险投资家¹ 迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（四）
九、高级计算机视觉深度学习 本章涵盖 计算机视觉的不同分支：图像分类、图像分割、目标检测 现代卷积神经网络架构模式：残差连接、批量归一化、深度可分离卷积 可视化和解释卷积神经网络学习的技术 上一章通过简单模型（一堆Conv2D和MaxPooling2D层）和一个简单的用例（二进制图像分类）为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是，计算机视觉不仅仅是图像分类！本章将深入探讨更多不同应用和高
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（八）
第十五章：关于类型提示的更多内容 我学到了一个痛苦的教训，对于小程序来说，动态类型很棒。对于大型程序，你需要更加纪律严明的方法。如果语言给予你这种纪律，而不是告诉你“嗯，你可以做任何你想做的事情”，那会更有帮助。 Guido van Rossum，蒙提·派森的粉丝¹ 本章是第八章的续集，涵盖了更多关于 Python 渐进类型系统的内容。主要议题包括： 重载函数签名 typing.T
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）
十四、端到端结节分析，以及接下来的步骤 本章内容包括 连接分割和分类模型 为新任务微调网络 将直方图和其他指标类型添加到 TensorBoard 从过拟合到泛化 在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处理训练和评估这些模型所需的支持基础设施，并开始将我们的训练结果保存到磁盘。现在是时候
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十一）
第二十章：并发执行器 抨击线程的人通常是系统程序员，他们心中有着典型应用程序员终其一生都不会遇到的用例。[…] 在 99%的用例中，应用程序员可能会遇到的情况是，生成一堆独立线程并将结果收集到队列中的简单模式就是他们需要了解的一切。 米歇尔·西莫纳托，Python 深思者¹ 本章重点介绍了封装“生成一堆独立线程并将结果收集到队列中”模式的concurrent.futures.Execut
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十二）
第五部分：元编程 第二十二章：动态属性和属性 属性的关键重要性在于，它们的存在使得将公共数据属性作为类的公共接口的一部分完全安全且确实可取。 Martelli、Ravenscroft 和 Holden，“为什么属性很重要”¹ 在 Python 中，数据属性和方法统称为属性。方法是可调用的属性。动态属性呈现与数据属性相同的接口——即，obj.attr——但是根据需要计算。这遵循 Bert
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（五）
第九章. 装饰器和闭包 有人对将这个功能命名为“装饰器”的选择提出了一些抱怨。主要的抱怨是该名称与其在 GoF 书中的用法不一致。¹ 名称 decorator 可能更多地归因于其在编译器领域的用法—语法树被遍历并注释。 PEP 318—函数和方法的装饰器 函数装饰器让我们在源代码中“标记”函数以增强其行为。这是强大的东西，但要掌握它需要理解闭包—当函数捕获在其体外定义的变量时，我们就得到
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十）
第十八章：with、match 和 else 块 上下文管理器可能几乎与子例程本身一样重要。我们只是初步了解了它们。[…] Basic 有一个 with 语句，在许多语言中都有 with 语句。但它们的功能不同，它们都只是做一些非常浅显的事情，它们可以避免重复的点式[属性]查找，但它们不进行设置和拆卸。仅仅因为它们有相同的名称，不要认为它们是相同的东西。with 语句是一件大事。 Raymon
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）
第一部分：PyTorch 核心 欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。 在第一章中，我们将首次接触 PyTorch，了解它是什么，解决了什么问题，以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行，让我们有机会玩玩已经在有趣任务上预训练的模型。第三章会更加严肃，教授 PyTorch 程序中使
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）
十二、通过指标和增强改进训练 本章涵盖 定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性 使用 F1 分数与其他质量指标 平衡和增强数据以减少过拟合 使用 TensorBoard 绘制质量指标图 上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是将一切都分类为非结节！更糟糕的是，结果表面看起来很好，因为我们正在查看训练和验证集中
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（七）
第十三章：接口、协议和 ABCs 针对接口编程，而不是实现。 Gamma、Helm、Johnson、Vlissides，《面向对象设计的第一原则》¹ 面向对象编程关乎接口。在 Python 中理解类型的最佳方法是了解它提供的方法——即其接口——如 “类型由支持的操作定义”（第八章）中所讨论的。 根据编程语言的不同，我们有一种或多种定义和使用接口的方式。自 Python 3.8 起，我们
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（四）
第二部分：函数作为对象 第七章：函数作为一等对象 我从未认为 Python 受到函数式语言的重大影响，无论人们说什么或想什么。我更熟悉命令式语言，如 C 和 Algol 68，尽管我将函数作为一等对象，但我并不认为 Python 是一种函数式编程语言。 Guido van Rossum，Python BDFL¹ Python 中的函数是一等对象。编程语言研究人员将“一等对象”定义为一个
高性能 MySQL 第四版（GPT 重译）（二）
第四章：操作系统和硬件优化 你的 MySQL 服务器的性能只能和它最弱的环节一样好，而运行 MySQL 的操作系统和硬件通常是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络以及连接它们的所有组件都限制了系统的最终容量。因此，你需要仔细选择硬件，并适当配置硬件和操作系统。例如，如果你的工作负载受到 I/O 限制，一种方法是设计你的应用程序以最小化 MySQL 的 I/O 工作负载。然而，升级