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  • [跟着官方文档学TestNG][一][学习笔记]

    尽管上面的例子使用了JUnit约定,我们的方法可以被称为任何你喜欢的名字,它是告诉TestNG它们是什么的注解。 一个测试方法可以属于一个或多个组。 TestNG要求JDK 8及以上。 本文档中使用的概念如下: 一个套件由一个XML文件表示。它可以包含一个或多个测试,并由<suite>标记定义。

    作者: John2021
    发表时间: 2022-04-30 12:46:40
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  • 请教各位大神,学习鸿蒙开发需要学那些语言。本人从零开始。

    请教各位大神,学习鸿蒙开发需要学那些语言。本人从零开始。谢谢。

    作者: 从零开始的小鸟
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  • CVPR2019——小样本学习论文分享

    本文分享5篇CVPR2019中发表的关于小样本学习方法的论文,内容涉及小样本识别,小样本检测,小样本分割。1586747871743038977.jpg1586747872496038078.jpg1586747872873017041.jpg1586747872941034415

    作者: 星火燎原
    发表时间: 2020-04-13 11:19:17
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  • 【实战营提问】在ResNet_v1_50如何提高学习率?

    在训练的时候调整学习率。一直到不了0.9以上。应该怎么调整呢?

    作者: CocoLiu2020
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  • 经典卷积网络--AlexNet

      AlexNet 网络诞生于 2012 年,是第一个在图像识别比赛中获得冠军的深度学习模型,其 ImageNet Top5 错误率为 16.4 %,可以说 AlexNet 的出现使得已经沉寂多年的深度学习领域开启了黄金时代。   AlexNet 的总体结构和 LeNet5 有相似之处,但是有一些很重要的改进:

    作者: CodeLeader
    发表时间: 2023-01-09 10:28:42
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  • 机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据和alexnet网络模型训练分类模型,安装labelimg,以及报错ERROR

    使用cifar10数据和alexnet网络模型训练分类模型 下载cifar10数据 代码: import torchvision import torch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision

    作者: 南蓬幽
    发表时间: 2022-06-28 07:20:40
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  • 希望华为云多提供一些学生学习用的视频

    多给学生提供一些入门视频,方便他们学习华为云的使用

    作者: ecstatic
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  • 疯狂Java学习笔记(42)----------HashTable,HashMap和HashSet

    数组,这个数组里可以存储元素的位置被称为“桶(bucket)”,每个 bucket 都有其指定索引,系统可以根据其索引快速访问该 bucket 里存储的元素。 无论何时,HashMap 的每个“桶”只存储一个元素(也就是一个 Entry),由于 Entry 对象可以包含一个引用变量(就是

    作者: brucexiaogui
    发表时间: 2021-12-29 16:57:16
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  • 学习一下FOB,CIF,CFR都是什么?

    货物采购:当企业从供应商处采购原材料或成品时,可以使用FOB、CIF或CFR来确定交货和运输的责任和义务。这些术语可以帮助买方和卖方明确彼此的责任和义务,并确保货物按照约定的方式交付。 国际物流和运输:FOB、CIF和CFR术语在国际物流和运输中也起着重要的作用。这些术语可以帮助物流公司和运输公司明确

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-10-08 09:28:11
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  • 【我与华为云认证】华为云认证助我学习成长飞速!

    云享专家,进一步与各大咖相互进步学习!平时抽空也参与华为云学院各种实战营课程,系统性学习并掌握了各种知识!关键今年6月底,我刚考取了HCIP-Cloud Service Solutions Architect高级解决方案认证,这是对自己的实战学习能力做大的肯定!后半年我将投入到人

    作者: thundye
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  • 吴恩达老师机器学习笔记(七:推荐系统)

    价,那么每个用户都在帮助算法 学习出更合适特征,这些 学习出来的特征又可以被用来更好地预测 其他 用户的评分。 协同地另一个意思是说:每位用户都在帮助算法,更好地进行特征学习。 随机初始化 参数, 来 学习 不同电影的 特征, 有了特征,可以用 基于内容的推荐 来 预测用户的

    作者: 墨理学AI
    发表时间: 2022-01-10 17:47:07
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  • 机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

    了。以后看哪边的心得更多,就写哪一个系列吧。最近干的事情比较杂,有跟机器学习相关的,有跟数学相关的,也有跟分布式相关的。    这个系列主要想能够用数学去描述机器学习,想要学好机器学习,首先得去理解其中的数学意义,不一定要到能够轻松自如的推导中间的公式,不过

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-29 17:58:20
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  • Stanford公开课《编译原理》学习笔记(1~4课)

    -closure集合转换前后的集合,最后对整个状态转移矩阵进行标记重命名,就可以得到一个DFA,事实上转化后的DFA中的每一个状态,就是NFA中的一个ε -closure集合,你可以将它理解成一个通过分组来简化表达方式的过程,相关的过程可以参考下面这个文章西北农林科技大学编译原理课程PPT【词法分

    作者: 大史不说话
    发表时间: 2019-09-16 15:03:30
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  • 探索Python中的强化学习:Q-learning

    强化学习是一种机器学习方法,用于训练智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出最优决策。Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法,用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是Q-learning?

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-03-30 08:56:01
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  • 大前端学习笔记--Vue.js 3.0

    历所有的属性,转化为getter、setterVue.js 3.0中使用Proxy对象重写响应式系统 可监听动态新增的属性可以监听删除的属性可以监听数组的索引和length属性 2. 编译优化 重写了DOM提高渲染的性能。 Vue.js 2.x中通过标记静态根节点,优化diff的过程Vue

    作者: 楚楚冻人玥玥仙女
    发表时间: 2021-11-18 16:44:03
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  • 《跟唐老师学习云网络》 - Bridge网桥

    tap/tun、veth-pair网线连到Bridge上面,这样可以把一组容器,或者一组虚机连在一起。比如著名的Docker就是用Bridge把Host里面的容器都连在一起,使得这些容器可以互相访问。也可以把Host上面的物理网卡也加入到Bridge,这样主机的VM就可以和外界通信了。2 容器使用Bridg

    作者: tsjsdbd
    发表时间: 2020-04-02 21:57:48
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  • 0基础lua学习(十)迭代器

    无状态的迭代器是指不保留任何状态的迭代器,因此在循环中我们可以利用无状态迭代器避免创建闭包花费额外的代价。 每一次迭代,迭代函数都是用两个变量(状态常量和控制变量)的值作为参数被调用,一个无状态的迭代器只利用这两个值可以获取下一个元素。 这种无状态迭代器的典型的简单的例子是ipairs,他遍历数组的每一个元素。

    作者: 鱼酱
    发表时间: 2022-01-06 15:25:27
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  • java学习笔记01--JDK7新特性

    以:0b开头即可。int a = 0b0101:11.2 JDK7新特性:下划线分隔符在实际开发和学习中,如果遇到特别长的数字,读懂它令人头疼!JDK7为我们提供了下划线分隔符,可以按照自己的习惯进行分割,如:int b = 1_2312_3131;我们很容易就知道这是1亿2312万3131啦!

    作者: jason635
    发表时间: 2019-09-30 23:23:31
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  • pytorch学习笔记(六):多维特征的分类问题

    一步步将多个特征的数据进行逻辑斯蒂回归 引入矩阵: 矩阵的本质:将改变数据的空间维度 具体使用: 1、加载数据 xy = np.loadtxt('diabetes.csv.gz', delimiter=',', dtype=np.float32) x_data

    作者: zstar
    发表时间: 2022-08-05 18:10:21
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  • 【RL Latest Tech】分层强化学习:MAXQ分解算法

        📢本篇文章是博主强化学习RL领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏:        【强化学习】(13)---《分层强化学习:MAXQ分解算法》

    作者: 不去幼儿园
    发表时间: 2024-12-05 20:19:09
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