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${GATK}/build/libs新建 gkl 目录mkdir -p com/intel/gkl解压移植的 gkl 加速库unzip GKLcmtest.zip将相关文件复制到 gkl 目录cp -r GKLcmtest/* ./com/intel/gkl将 gkl 加速库相关文件打入 jar 包jar
右键选择Maven-->Update Project 如果还有包没下下来，再执行一下上面命令。多执行几次上面命令基本都可以下下来，有的包可能网络原因下载失败，多试几次就可以了。有个项目我执行了5次才下载完成所有依赖包。 二、Fix Project setup解决 如果还是缺少依赖包：
伴的喜爱，是很多人理想的一款wifi模块的选择，不仅可以完成通信，还可以当单片机使用完成程序控制，可满足智能家居、远程控制、智慧医疗等物联网应用的需求，总结：功能强大，价格便宜；某宝最便宜的ESP01s或12f系列五六块就可以搞定，对质量有要求的，在某创平台也仅仅是十多块钱，玩法多样。
1版本中，我发现Data目录下多了5种数据集，包括无人机航拍数据集VisDrone和遥感数据集xView，这反映了官方也是在小目标检测中在偷偷发力。 这篇博文就来记录如何用YOLOv5跑通VisDrone数据集。 数据集我已上传到网盘里，有需要的读者可以进行下载： https://pan
print(i) 引号 Python 可以使用引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 来表示字符串，引号的开始与结束必须的相同类型的。 其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷
传入一张图片，右键即可生成点九图 但图片名字会和原图产生冲突，产生后需要删除原图 编辑： 双击即可编辑，左边和上面可以画黑点来框定伸缩范围，右边和下面画黑点来框定包裹内容的显示范围。如果打多了可以按shift键进行删除。
json中serviceType字段关联；description:指示服务的描述信息；文本描述，不影响实际功能，可置null；commands:指示设备可以执行的命令，如果本服务无命令则置null；properties:上报数据描述，每一个子节点为一条属性2.2.2properties
vue-resource 实现 get, post, jsonp请求 除了 vue-resource 之外，还可以使用 axios 的第三方包实现实现数据的请求 之前的学习中，如何发起数据请求？常见的数据请求类型？ get post jsonp测试的URL请求资源地址： get请求地址：
Nvidia Jetson TX2 或 Intel NUC。 至于传感器，ROS 拥有使其与大多数传感器兼容的库。许多产品都支持 ROS，例如 RPLIDAR A1M8 360 度激光扫描仪、英特尔实感深度摄像头等等。 如果想要学习 ROS 的绝对初学者，那么ROS wiki
前言 知识的广度来自知识的深度，学习如果不成体系那是多可怕的一件事儿，希望我们在未来的学习道路上坚守初心，不要给自己留下遗憾，以自己喜欢的方式生活，做自己喜欢做的事，做一个独一无二的自己！ 1
最近在学习华为云的《物联网入门级开发者认证》在学习的过程中学习到物联网通信模组AT指令介绍章节的时候发现接触过单片机但是没用过AT指令，于是学习完这一节后开始了探索之旅： 由于本人在国外，来的时候就从国内带了合宙的780e和大家都耳熟能详的ESP32，所以只能用780e这个模块来试一下。
📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 专栏案例：机器学习 机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析 机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价 机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测 决策树算法分析天气、周末和促销活动对销量的影响
隐马尔可夫模型可以用于标注，这时状态对应着标记。标注问题是给定观测的序列预测其对应的标记序列。可以假设标注问题的数据是由隐马尔可夫模型生成的。这样我们可以利用隐马尔可夫模型的学习与预测算法进行标注。 2. 观测序列的生成过程 根据隐马尔可夫模型定义，可以将一个长度为T的观测序列
9817010深度学习：https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/90177162 通过上面一系列探索学习，就能够完全掌握人工智能学工具（OpenAI）和机器人学工具（ROS）。 理解如下环境中，Q学习和SARSA差异：
要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文件权限等，其他操作可以在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略
HBase样例程序开发思路 通过典型场景，您可以快速学习和掌握HBase的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于管理企业中的使用A业务的用户信息，如表1所示，A业务操作流程如下： 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。
构建程序 本例提供了为图片打水印功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（watermark.zip）学习使用。 创建程序包 本例使用Python语言实现为图片打水印的功能，有关函数开发的过程请参考Python函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。
自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制 创建自定义镜像必须使用DLI提供的基础镜像。
构建程序 本案例提供了实现告警日志功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（index.zip）学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数，运行时语言选择“Python2.7”，委托名称选择创建委托中的“serverless_trust”。
+FNTP 这个指标只关注实际是Positive 的数据中，被正确分类的比例： 从图中可以看到，召回率=1/5 F 值 上面的例子说明准确率很高的模型，精确率和召回率都可以非常低。
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