优快云名字由来

最新推荐文章于 2025-09-08 02:23:03 发布
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第一次写博客，有点小激动，这次就作为尝试，解释优快云的名字！

优快云 全称为中国软件开发网络，也就是 China Software Developer Network！

LeeCoding
关注
优快云---冒泡排序（Bubble Sort）
ANGEL CITY
01-30 6363
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 1.1 算法描述 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样...
优快云的介绍
2401_83054973的博客
05-11 7377
为优快云宣传
csdn的定义由来
xiazhiyansdn的专栏
12-09 5233
优快云是Chinese software develop net的缩写，中国软件开发联盟。中国最大的开发者技术社区。它是集新闻、论坛、群组、Blog、文档、下载、读书、Tag、网摘、搜索、.NET、 Java、游戏、视频、人才、外包、第二书店、《程序员》等多种项目于一体的大型综合性IT门户网站，它有非常强的专业性，其会员囊括了中国地区百分之九十以上的优秀程序员，在IT技术交流及其周边国内中第一位的网站。
优快云 谁是敌呢 Chinese Software Developer Network 中国软件开发者网络
最新发布
2301_76328232的博客
09-08 244
优快云涵盖技术社区、在线教育、开发者工具等核心业务，为开发者和开发组织提供内容、代码、工具服务，为技术企业提供生态市场与人才服务。此外，它还为IT创作者提供内容发布、流量扶持等服务，为学习者提供技能树、每日一练等学习路径，为企业提供技术培训、“微社区”等服务。优快云创建于1999年，总部原设北京，2020年5月迁至长沙，它以“成就一亿技术人”为使命，是中国专业开发者社区和开源与大模型时代的开发者生产力平台。其注册会员超4800万，覆盖全球95%的中文开发者。
关于优快云这个名字
m0_48564260的博客
01-15 746
用了这么久的优快云，今天突然发现了一些好玩儿的事情。比如优快云这四个字母的来源。 由百度可知，优快云的全程是Chinese Software Developer Network的简写但是忘记切换输入法，无意间又发现了一个神奇的事情：当使用拼音输入优快云时会出现“从事多年”这个预选项。貌似听着也毫无违和感的样子哈哈哈哈 ...
弃用个人博客站重返优快云缘由
技术小黑屋
07-07 9369
最近悄然关闭了自己的个人博客小站，重新返回了优快云写博客。恰逢周末，闲暇尚有，敲击键盘记录一下。 其实最初关闭个人基于SAE的个人博客站是一周前开始的，想想自己的博客已经有两周年多的时间了，刚刚创建的时候，感觉自由有个独立，可以配置的小站是很牛掰的一件事，但是为什么我决定关闭个人博客，转向csdn写博客呢。以下是些许缘由。 1.SAE费用问题 个人博客小站是放在SAE（新浪云平台）的，通过
惊！发现优快云名字来源的一个天大秘密！
11-30 1万+
  csdn老板真是高瞻远瞩，居然预料到多年以后屌丝程序男的心声，废话不多说，内涵自己看图！ 必须火，必须火啊！  
优快云的崛起与发展：共享技术，连接未来
https://github.com/TechnologyStar/Openai-Claude-Deepseek-API-provider
02-13 7788
随着互联网的快速发展，计算机科学与技术行业也在持续蓬勃发展。作为中国最大的IT技术社区，优快云 (China Software Developer Network) 在过去几十年间扮演了关键的角色，为开发者和技术爱好者提供了丰富的学习资源、交流平台和职业发展机会。本文将深入探讨优快云的历史、使命以及对计算机科学领域的影响。
开漳往事_csdn
08-19
文中提及柳营江名字的由来，可能源于六朝时期，当时屯兵于龙溪的戍闽者用柳树围成军营，由此得名。 9. 开漳圣王文化 开漳圣王文化是指围绕陈元光所形成的信仰和文化现象，其影响力不仅限于漳州，也辐射到周边地区。...
最全HL7标准总结，优快云首发
03-18
HL7的工作层位于OSI（开放式系统互联）模型的第七层——应用层，这也是“HL7”名称的由来。 - **OSI开放系统互连模型简介**：OSI模型是国际标准化组织（ISO）提出的一个七层模型，用于理解网络通信的分层结构。每一...
优快云-让你一看就懂的排序算法（就是这么简单）
ANGEL CITY
01-30 2万+
算法概述 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。 算法复杂度 相关概念 稳定：如果a原本在b前面，而a=b...
优快云
热门推荐
博客
11-27 7万+
优快云 将于 2024 年在全国举办多场技术及行业应用的开发者大会、主题峰会、技术沙龙等会议活动，主要领域包括开源，云原生，AI，数据库，DevOps，操作系统，大数据，研发效能，芯片，元宇宙，自动驾驶，金融，工业互联网等。总的来说，优快云作为中国最大的IT社区和服务平台，不仅为软件开发者和IT从业者提供了丰富的学习资源和职业发展机会，还通过其强大的社区影响力和技术权威性，是一个为 IT 技术人成长及科技企业发展提供全方位服务的开发者生态平台，致力于成就一亿技术人，成为技术人交流和成长的家园。
csdn是什么
weixin_39101769的博客
04-04 1万+
新媒体矩阵微信公众号：优快云资讯、程序人生、GitChat、优快云学院、AI科技大本营、区块链大本营、优快云云计算、GitChat精品课、人工智能头条、优快云企业招聘；IT人力资源服务：科锐福克斯；诸如：IBM、SUN、微软亚洲工程院、微软亚洲研究院、GOOGLE、百度、华为技术、盛大、数位红、新浪、搜狐、平安保险、神州数码、瑞星、金蝶中间件、趋势科技等。专业课程全面覆盖J a v a、.NET、PHP、3G、嵌入式等软件开发各个领域，致力于培养基础扎实、动手能力强、能自主解决问题的软件开发人才。
优快云是什么？
Clouds_over的博客
04-28 1万+
中国专业IT社区优快云 (Chinese Software Developer Network) 创立于1999年，致力于为中国软件开发者提供知识传播、在线学习、职业发展等全生命周期服务。 旗下拥有：专业的中文IT技术社区： 优快云.NET；移动端开发者专属APP： 优快云 APP、优快云学院APP；新媒体矩阵微信公众号：优快云资讯、程序人生、GitChat、优快云学院、AI科技大本营...
csdn是做什么的？
lvboming的专栏
12-01 3477
我不知道csdn是做什么的。但是我知道这个地方是个好地方。
命名
07-09 407
在讨论如何进行命名之前，我们先来回顾一下相关历史。在早期，由于存储设备的稀缺性，编译器往往会对名字长度有一定的约束。另外，对于那个时代的程序员而言，函数逻辑的重要性要远远大于命名。即便你给一个无人能够理解的名字，只要名字没有冲突，编译器是不会抱怨的，运行时更是毫无影响。而一旦语法
About_优快云
houry2010的专栏
12-26 983
首先要感谢优快云论坛，是你给了我在这里发表文章的权限！csdn目录 定义 《程序员》刊物 官方网站 优快云 人才服务业务 优快云人才服务业务报价 优快云人才相关部分广告位报价明细 优快云 会员注册方法 定义　　优快云是chinese software develop net 的缩写 ，中国软件开发联盟。　　中国最大的开发
新知识_csdn的全称
Arvo's Log
01-05 2065
chinese software develop net
卷积神经网络（CNN）专栏收录该内容2 篇文章订阅专栏 本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基础概念和工作原理，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层的作用。通过举例和图解，阐述了CNN如何处理图像，提取特征，以及如何进行手写数字识别。此外，讨论了池化层的平移不变性和防止过拟合的重要性。摘要由优快云通过智能技术生成文章目录前言一、什么是卷积神经网络二、输入层三、卷积层四、池化层五、全连接层六、输出层七、回顾整个过程总结前言  本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！一、什么是卷积神经网络  卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代，但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了，因为当时的硬件和软件技术比较落后，而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展，卷积神经网络得到了快速发展。那究竟什么是卷积神经网络呢？以手写数字识别为例，整个识别的过程如下所示：图1：手写数字识别过程  以上过程就是识别手写数字的全部过程，这个项目我之前也写过相关博客并开源了代码，感兴趣的同学可查阅： 基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解。话说回来，可以看到整个过程需要在如下几层进行运算：输入层：输入图像等信息卷积层：用来提取图像的底层特征池化层：防止过拟合，将数据维度减小全连接层：汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果  可以看到其中最重要的一层就是卷积层，这也是卷积神经网络名称的由来，下面将会详细讲解这几层的相关内容。二、输入层  输入层比较简单，这一层的主要工作就是输入图像等信息，因为卷积神经网络主要处理的是图像相关的内容，但是我们人眼看到的图像和计算机处理的图像是一样的么？很明显是不一样的，对于输入图像，首先要将其转换为对应的二维矩阵，这个二位矩阵就是由图像每一个像素的像素值大小组成的，我们可以看一个例子，如下图所示的手写数字“8”的图像，计算机读取后是以像素值大小组成的二维矩阵存储的图像。
03-12
### 卷积神经网络（CNN）基础概念 卷积神经网络是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑结构的数据的深度学习模型，最常见的是二维表格数据——即图像。这种类型的网络能够自动且高效地从原始像素中提取复杂的模式和特征。 #### 工作原理 CNN 的核心在于其独特的架构特性，它由多个不同功能的层次组成，这些层次共同作用以实现高效的特征检测与分类任务： - **输入层 (Input Layer)** 输入层负责接收外部世界的原始数据，在计算机视觉应用中最常见的形式是彩色或灰度图像。对于手写数字识别这样的应用场景来说，该层通常接受固定大小的单通道或者多通道图像作为输入[^1]。 - **卷积层 (CONV Layer)** 卷积层利用一组可训练参数组成的滤波器（也称为权重矩阵或核），滑动遍历整个输入空间并执行逐元素乘法运算后再求和得到新的表示。这一操作可以有效地捕获到局部区域内的信息，并有助于发现诸如边界、线条等简单形状的存在。随着网络深入更多层之后，则能进一步挖掘更加复杂而抽象的概念[^2]。 - **ReLU 层 (ReLU Layer)** ReLU 是一种常用的激活函数，应用于每一个经过前一层变换后的单元格上。它的主要目的是引入非线性因素，使得模型具备更强的表现力以便于解决实际问题中的各种情况。具体而言，当某个节点接收到小于零的信号时会被置为0；反之则保持不变传递给下一层继续加工处理。 - **池化层 (Pooling Layer)** 池化层的主要目标是对之前所获得的空间维度上的响应图进行降采样操作，从而减少后续计算负担的同时保留最重要的部分。最大值池化是最广泛采用的方法之一，即将一个小窗口内最大的数值选取出来代表整块区域的信息。这一步骤不仅降低了分辨率还增强了对平移变化鲁棒性的能力[^3]。 - **全连接层 (FC Layer)** 经过一系列上述提到的操作后，最终产生的特征映射被展平成单一向量送入传统意义上的密集型人工神经元构成的最后一组隐藏单元之中。在这里每个先前阶段积累下来的知识都被综合起来形成全局描述符，进而完成特定类别归属判断的任务。值得注意的是，为了提高泛化性能以及防止过拟合现象的发生，实践中经常会在某些位置加入Dropout机制随机丢弃一部分连接路径来进行正则化控制。 - **输出层** 输出层根据具体的任务需求定义相应的损失函数来指导反向传播算法调整前面各个组件内部的状态直至达到最优解状态。例如在一个简单的MNIST手写字母辨识案例里，这里可能只需要十个分别对应着‘0’至'9'之间可能性评分的结果集即可满足预期目的[^4]。 ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(SimpleCNN, self).__init__() # 定义卷积层 self.conv_layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) # 定义全连接层 self.fc_layer = nn.Linear(32 * 5 * 5, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv_layer(x) x = x.view(-1, 32 * 5 * 5) # 将三维张量转换为一维向量 x = self.fc_layer(x) return x ```
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