webassembly in action pdf

时间: 2023-07-30 13:02:11 浏览: 63
《WebAssembly实战PDF》是一本关于WebAssembly技术的实战指南,该书的目的是帮助读者深入了解WebAssembly的基本原理和应用场景,并通过实际示例的演示,帮助读者掌握WebAssembly的开发技巧。 该书首先介绍了WebAssembly的背景和基本概念,包括它是什么、为什么要使用以及与其他技术的关系等等。然后,书中通过简单明了的示例代码和步骤详细讲解了如何使用C/C++、Rust、JavaScript等语言来编写WebAssembly模块,并将其与现有的Web技术进行集成。 此外,《WebAssembly实战PDF》还涵盖了WebAssembly的性能优化、安全性以及与其他Web平台相关的主题,如与JavaScript的互操作性、与浏览器API的交互等。通过实例的演示和详细的讲解,读者可以逐步了解如何在实际的项目中使用WebAssembly,并实现性能的优化和安全性的保证。 总的来说,《WebAssembly实战PDF》是一本非常实用的技术指南,适合那些对WebAssembly感兴趣或计划在项目中使用WebAssembly的开发人员阅读。它通过详细的示例和讲解,帮助读者快速入门并掌握WebAssembly的开发技巧,使其能够在现有的Web平台上利用WebAssembly技术开发出高性能和安全性的应用程序。
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grails in action pdf

《Grails实战PDF》是一本关于Grails框架的书籍。Grails是一款基于Groovy语言和Spring框架的开源Web应用程序开发框架,被广泛应用于快速开发高效的Web应用程序。 《Grails实战PDF》通过提供实际的案例和示例代码,帮助读者深入了解Grails框架的各种特性和用法。这本书从Grails的基础知识开始,主要涵盖了Grails框架的关键概念、开发环境的搭建和配置、数据持久化、安全性、测试和部署等方面的内容。 通过阅读《Grails实战PDF》,读者可以了解到Grails框架的优势和特点,掌握使用Grails进行Web应用程序开发的基本技能。此外,该书还介绍了一些Grails开发中常见的问题和解决方案,帮助读者更好地应对实际开发中遇到的挑战。 总之,《Grails实战PDF》是一本帮助读者深入学习和理解Grails框架的实用指南。无论是初学者还是有一定经验的开发者,都可以通过阅读这本书来提高自己的Grails开发水平,并借助Grails的强大功能和灵活性,开发出高质量的Web应用程序。

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《Akka实战》是一本为Java和Scala开发人员编写的技术书籍,全称为《Akka in Action》。该书由Raymond Roestenburg、Rob Bakker和Rob Williams合著,于2015年由Manning Publications出版。 这本书旨在向读者介绍Akka框架的核心概念和使用方法。Akka是一种基于Actor模型的高性能并发和分布式计算框架,能够帮助开发人员构建可扩展、可靠和高并发的应用程序。 在《Akka实战》中,作者首先对Actor模型进行了简要的介绍,解释了为什么使用Actor模型可以有效地处理并发问题。然后,作者详细讲解了Akka框架的各个组件和功能,例如Actor、消息传递、路由、监督、持久化等等。通过具体的代码示例和实际应用场景的演示,读者可以深入理解Akka框架的工作原理和使用方法。 此外,该书还介绍了Akka框架的一些高级特性和最佳实践,例如使用Akka Cluster构建分布式系统、使用Akka Persistence实现事件溯源等等。同时,也提到了一些与Akka相关的其他技术和工具,例如Akka Streams和Akka HTTP,帮助读者进一步扩展和优化他们的应用程序。 总结来说,《Akka实战》是一本深入浅出、系统全面的Akka框架指南,适合有一定Java或Scala编程基础的开发人员阅读。无论是想了解Akka框架的基础知识,还是希望掌握Akka框架高级特性和最佳实践,读者都能从这本书中获得实用的知识和经验。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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