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区块链作为公开账本解决了各方信任问题，但却带来了一个新的问题： 用户的隐私如何得到保证？这在传统的集中式系统中，不存在此问题，或者 说只有“可信”第三方拥有上帝视角。如果在区块链上用户的交易信息被恶意 敌手进行分析和利用，将给用户带来严重的威胁。隐私保护问题不仅在公链 中需要考虑
摘要：针对云计算中存储数据安全性问题,提出了一种基于显式精确最小存储再生代码(explicit exact minimal storage regenerating code,EEMSR)的云存储数据安全性新方法,该方法采用EEMSR和哈希函数通过Challenge-Respon
作者昵称：王亦臻大赛链接：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041287/introduction、正文：从华为云高校青年活动得知有AI人脸识别大赛这次技术活动，就参与了。按照大赛给与的赛题指导，一步一步操作，
一、介绍PL/SQL DEVELOPER是一个集成开发环境，它专门针对Oracle数据库的存储程序单元的开发所用。PL/SQL开发者在开发Oracle应用程序的时候都注重于开发工具简单易用，代码简洁和开发效率高等特点。二、下载和安装想要使用 PL/SQL DEVELOPER ，需要先下载安装介质：PL/SQL
从华为云高校青年活动得知有AI人脸识别大赛这次技术活动，就参与了。按照大赛给与的赛题指导，一步一步操作，明白了人脸识别下的API服务。直接上传准备好的人脸图片，然后按照操作，调试。结果图：以后直接调用API，就可以识别人的各种信息，很方便。
Modelarts的自动学习的过程中，为什么就选择自动学习就可以进行模型训练了呢？我们能最后知道它是用了什么算法吗?能否也让这个自动学习的过程中可视化的呢？或者说有过程日志让我们看一下。或者有一些比较详细的训练结果报告给我们的呢？让我们可以知道自动学习过程中是如何的一个过程？然后
容信息。就这样他正式的和深度学习框架有了一个接触，开启了AI技术的学习之路。AI开启新世界2020年3月份，还在学习TensorFlow、PyTorch等技术的时候，丁一超看到华为开源自研的深度学习框架Mindspore。本着探索新事物的理念，他参与学习Mindspore技术课程
基于聚类分析的用户群体分析- 基于CRF的命名实体识别第四阶段 深度学习本阶段主要讲解深度学习理论以及常见的模型。这里包括BP算法、卷积神经网络、RNN/LSTM、BERT、XLNet、ALBERT以及各类深度学习图模型。另外，也会涉及到深度相关的优化以及调参技术。 【核心知识点】- 神经网络与激活函数-
生活的重要一环。深度学习技术的兴起，也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往，该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包，对于使用者来说，学习各个工具包需要大量时间，还可能涉及到学习不同的编程语言，熟悉不同的代码风格和标准等。现在，这些任务大多可以用深度学习技术来实现。此前，开发者常用的语音工具有
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》和《征服C指针》，《C和指针》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 指向指针的指针 指针的本质是变量指针会占用一定的内存空间可以定义指针的指针来保存指针变量的地址值
01 为什么要学习shell编程 a linux运维工程师在进行服务器集群管理时，需要编写shell程序来进行服务器管理 b 对于JavaEE和Python程序员来说，工作的需要，你的领导会要求你编写一些shell脚本进行程序或者是服务器的维护，比如编写一个定时备份数据库的脚本
音素或单词。这个模型通常由基于深度学习的神经网络实现，其中最常见的类型是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。语言模型训练（Language Model Training）：语言模型用于估计某个词出现的概率。语言模型通常也由基于深度学习的神经网络实现，但它们更多关注
这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于jackson 本文是《jackson学习》系列的第一篇，先来一起了解jackson： jackson的github地址：https://github.com/FasterXML/jackson
学习Java，首先要了解Java，Java语言简单，面向对象开发的设计语言，并且跨平台和分布式。Java有三个版本（标准版J2SE，企业版J2EE，微型版J2ME），主要应用在互联网、移动端、桌面端、大数据等全场景。 开发环境准备： 1.下载JDK 7或JDK 8 JDK 7下载地址：https://www
function是log loss，但每棵regression tree的loss function是squre loss（详情见林轩田的机器学习技法的Gradient Boosting Decision Tree章节）XGBoost，由于常用的函数，比如log loss，比如square
web前端学习路线，很多同学在网上找到的要不就是很久之前的，要不就是找不到配套的学习资源，今天就来给大家整理和分享一期web前端的学习路线图，最后还提供配套的学习资料供大家学习，废话不多说，上菜~~~~ 上面这个路线图是大体的前端学习流程，建议零基础的小伙伴根据这个顺序去学习是最好
所以，为了保证检测效果，我们采用该算法作为baseline。 网络结构图 图源|CascadeRCNN[1] 2. Backbone的选取 ResNet通过在每两层或三层之间增加短路机制、引入残差学习的方式解决了深度网络的退化问题。Res2Net网络则基于ResNet，在单个残差
的Exchange服务器。现在更多的选择是使用Office365在线的邮箱服务。机器学习做为新代一技术的代表当然也有很多在线的平台可以使用阿里云机器学习服务 华为云机器学习服务Azure 机器学习服务当然还有其它的公有云平台也有提供相应AI 服务、目前做IT界最火热的技术、各个互
规格参数主体品牌华为 HUAWEI型号BLM-00传播名华为小精灵学习智慧屏存储运行内存（RAM）4GB备注：可使用的内存容量小于此栏标明的数值，因为系统软件占用部分空间机身内存（ROM）64GB备注：可使用的内存容量小于此栏标明的数值，因为系统软件占用部分空间屏幕屏幕尺寸10.4英寸屏幕类型IP屏占比82
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