该文是对深度学习理论的发展过程的简要说明，但是很详细的说明了每个发展阶段的各种理论模型的提出者、原理、优缺点等，比较严禁和丰富，便于研究型读者按文索骥。摘抄自武玉伟 等编著的图书《深度学习基础与应用》（ISBN：978-7-5682-8373-1)。

1. 背景在互联网环境中，我们可以使用 腾讯云文档、金山云文档等在线编辑Excel，但内网环境下却一直没有类似的工具，直到开源项目 LuckySheet 横空出世！以下就是基于 LuckySheet 的一个前后端集成的，可以实际运行的 Demo。可以直接部署在内网使用。话不多说。具体见：我的Gitee项目。该项目直接 fork 自开源项目 ecsheet ，我修正了几个错误。2. 下载下面附上我编

该文附带可测试QGraphicsItem等QGraphicsView框架的PyQt版本Demo代码，可直接将QGraphicsItem、QPainterPath等类的帮助文档中的案例代码粘贴到本demo代码中运行，有助于学习掌握Qt GraphicsView图形框架。

软著这东西有点奇葩，不能多说。参考其它的博客，增加了源代码文件编码格式的设置，可自己增加要统计的代码格式，在 typeList的中括号里增加就行了。import osprojectDir='C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1\\myproject'typeList = ['java']#统计的源代码文件格式fileCode = 'UTF-8'#源代码文件的编码

本文讲解python使用SQLite时如何获取新插入记录的id值，并且详细讲解了sqlite中rowid以及rowid table的概念。

本文使用Python的paho-mqtt客户端库，实现MQTT消息收发、主题监听。代码简单实用，可直接运行。同时使用了EMQ公司的公共服务器，可直接测试代码有效性。

通过调用geographiclib包的函数，一行代码即可返回两个经纬度点之间的距离和方位角/夹角，非常快速高效，省去补习立体空间几何之烦恼。本文也详细讲解了求距离和角度的数学原理，有图有公式，适合深入研究者参考。

在《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书中，看到讲解矩阵的章节，加深了我对矩阵的理解。脱离应用理解数学是很难的。将矩阵放在深度学习的环境里可以较好的理解矩阵的含义。这里假设你已经学过矩阵。1.三层神经网络对于神经网络，我更倾向于理解为：因素（输入层）、影响因子（权重），结果（输出层），这更贴近实际中的因果关系。先假设有如下矩阵：根据矩阵的计算规则，画出模型图，如下：输入层是 x1 与 x

从开源项目QCAD源代码中学如何扩展Qt原生组件QLineEdit，仅将源代码粘贴，无详细讲解。

国内公司提供的免费在线MQTT5服务器和在线客户端工具，很方便，推荐使用。