linux atom 编辑器怎么安装
1、打开Atom官网，点击Download Windows Installer下载安装包。2、下载之后双击“AtomSetup.exe”等待，他会默默的帮你安装，安装完之后在桌面会有快捷方式
设置环境变量
安装Atom过程太轻松了什么都不需要，是不是有点慌，安装在哪里呢
1、鼠标放在Atom快捷方式上面，右击-》属性。在属性窗口点击，打开文件位置，这样就可以知道了原来这货安装在C:\Users\Administrator\AppData\Local\atom；
2、由于我们安装插件需要用到apm这里命令，这里需要将其添加到环境变量里面，如图；
安装插件
1、atom的配置放在C:\Users\Administrator\.atom目录下。插件安装在.atom\packages目录下；
2、通过cd .atom/packages进入包安装目录
使用mybatis generator后还能自定义的方法吗
可以的。因为配置文件提供了 mybatis-generator所需要的参数信息：
* 其中classPathEntry 是引用的jdbc的类路径，这里将jdbc jar和generator的jar包放在一起了；
* commentGenerator 是用来除去时间信息的，这在配合类似subversion的代码管理工具时使用很有效，因为可以减少没有必要的注释迁入；
* jdbcConnection是指定的jdbc的连接信息；
* javaTypeResolver式类型转换的信息，这里并没有用到；
* javaModelGenerator是模型的生成信息，这里将指定这些Java model类的生成路径；
* sqlMapGenerator是mybatis 的sqlMapper XML文件的生成信息，包括生成路径等；
* javaClientGenerator是应用接口的生成信息；
* table是用户指定的被生成相关信息的表，它必须在指定的jdbc连接中已经被建立。
如何用PyTorch实现递归神经网络
从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrent neural network/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词组，一种被称为递归神经网络（recursive neural network）的深度学习模型考虑到了这种结构，这方面已经有大量的研究。虽然这些模型非常难以实现且效率很低，但是一个全新的深度学习框架 PyTorch 能使它们和其它复杂的自然语言处理模型变得更加容易。
虽然递归神经网络很好地显示了 PyTorch 的灵活性，但它也广泛支持其它的各种深度学习框架，特别的是，它能够对计算机视觉（computer vision）计算提供强大的支撑。PyTorch 是 Facebook AI Research 和其它几个实验室的开发人员的成果，该框架结合了 Torch7 高效灵活的 GPU 加速后端库与直观的 Python 前端，它的特点是快速成形、代码可读和支持最广泛的深度学习模型。
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