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引子：在你写下一行代码之前，要知道为什么要写——by不知名的作者任何好的项目或尝试都最好从为什么要做开始，本篇我们介绍为什么要学习Microsoft Graph。Microsoft Graph统一了访问Microsoft 365套件服务的API。开发者可以使用简单的REST调用或任何平台可用的
机器学习中往往会遇到样本特征非常多的情况，往往成千过万，这对于机器学习是非常不利的，被称为维数灾难： 1、高维空间样本具有稀疏性，模型较难找到数据特征； 2、维度过高，导致计算量太大。 维度过高，那么就需要降维，另外一个途径则是特征选择。这两种方法目标都是减少特征维数
熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。一个离散型随机变量X的熵H(X)定义为： 明确定义的科学名词且与内容无关，而且不随信息的具体表达式的变化而变化。是独立于形式，反映了信息表达式中统计方面的性质。是统计学上的抽象概念。信息熵的一种解释是，它表示的是最短的平均编码长度。同样的，不确定性越大
26.1 API是什么？API：Application Programming Interface,应用程序编程接口。26.2 API文档是什么? DK为我们提供了很多类，如何使用这些类。我们可以通过查看API文档来获取信息。API文档就相当于我们学英语用的词典一样！ 26.3 package
跳转为了强化前面这个简单的程序以及发现更多有用的函数，现在是时候反思一下了。我们也许已经注意到示例2-3中的视频播放器不可以快速在视频中进行跳转。所以我们下一个注4： 你也许想要定义其他时间长度，在这个情况下，我们简单说明33毫秒是因为这能让视频以30FPS的速率播放，并且能够允许用户在播放的时候打断
小结在这一章中，我们对OpenCV的历史进行了研究，从1999年由Gary Bradski（加里 • 布拉德斯基）在英特尔公司始创到现在Arraiy的支持。我们讨论了OpenCV及其部分内容的动机。讨论了OpenCV核心库是什么样的以及opencv_contrib模块（参考附录B）
Go is an open source programming language that makes it wasy to build simple, reliable, and efficient software.- golang.org跟随golang官网教程，学习Go语言基础知识
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编写ngx_http_mytest_module.c，实现如下代码：-c代码001#include 002#include 003#include 004 005create a structure006typedef struct{007ngx_str_t my_str;008ngx_int_t
设计任务等级简介在《火影忍者》中，火影村会把不同任务分为不同等级，以方便分配给不同级别的忍者。在UI设计中也是一样，Deen把UI设计任务分为5级，同样也方便分配给掌握不同设计水平和技能的设计师。S级任务这是最重要的设计任务，如新风格改版——QQ6.0或PCQQ2014等设计版本。
hide()方法参数:可以是一个number类型,也可以是字符串类型$("div").hide(1000);//参数是数字 $("div").hide("slow");//参数是字符串200ms $("div").hide("normal");//参数是字符串400ms$("div
c语言是由b语言演变来的，是世界上最常用的语言之一。c语言是高级语言，更接近我们平常使用的自然语言，编写程序比起汇编语言要快得多。写第一个基本都是打印个hello world#include //预处理命令，包含库函数的头文件stdio.hvoid main() //void（空函数的意思
首先我们聊一聊什么是线性回归. 在机器学习里，什么是线性回归呢，其实很好理解，简单一点讲，输出的预测值是连续值，就是回归，那什么是连续值呢，好比说我们预测一个房价，房价可能是120.3万，也有可能是120.45万，还有可能是120.554万，这就是连续值，那如果你告诉我房子120
线性回归模型1.线性回归模型 所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。 在现实世界中，我们常与各种变量打交道，在解决实际问题过程中，我们常常会遇到多个变量同处于一个过程之中，它们之间互相联系、互相制约。最常见的关系有两种
逻辑回归模型 Logit（逻辑回归）模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、临床、数量心理学
1 半监督学习简单介绍 在很多场景，标注成本高且需要专业人士，不易获取，如医学图像的分割标注，而无标签数据获取容易很多。 半监督学习的目标，就是挖掘无标签数据的价值。 1604283340451030375.png 半监督学习主要分为两类，纯半监督学习与直推学习。 2 应用 据报道
机器学习之随机森林 随机森林是bagging算法的代表，使用了CART树作为弱分类器，将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合 来降低单棵决策树的可能带来的片面性和判断不准确性。对于普通的决策树，是在所有样本特征中找一个最优特征来做决策树的左右子树划分，而随机森林会先通过自助采样的方法
1. 为什么是R？ 现在数据科学，深度学习领域最受欢迎的是Python, 那么为什么要学习R语言，Python 和 R 的优势分别在哪儿？ 简单来说，R语言更适用与研究，偏数理统计，小而精，适合将来做科研学术。Python更适用于工业领域
ROS-I Melodic培训课程 ROS Industrial (Melodic)训练练习 ROS Industrial (Melodic) Training Exercises 设置 电脑设置 先决条件 C ++ 麻省理工学院C +
没看懂原理可进入教程传送门，用起来：https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/graph_kernel_fusion.html越来越多的应用选择在移动设备或边缘设备上使用深度学习技术，为用户提供更加智能、
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