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  • 李宏毅《机器学习》丨4. Deep Learning(深度学习)

    我们可以设计网络结构吗? ▲ FAQ 2.2 Step2:模型评估(Goodness of function) 对于模型的评估,我们一般采用损失函数来反应模型的好差,所以对于神经网络来说,我们采用交叉熵(cross entropy)函数来对损失进行计算,通过调整参数,让交叉熵误差越来越小。

    作者: AXYZdong
    发表时间: 2022-07-28 06:34:02
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  • 接口测试和性能测试的区别

    r安装需要配置环境变量。 loadrunner需要单独通过浏览器录制脚本实现,然后配置场景,然后执行测试场景。 二是通过脚本进行接口测试,一般是使用python+requests。 四、什么是性能测试 1.软件性能测试指通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行的测试活动。

    作者: 奔四码农
    发表时间: 2020-11-27 11:19:33
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  • 从头替换一个2000万pv的站点,需要注意些什么?

    能问题的利器,但是缓存同时也比直接的落地存储如Mysql要贵很多。所以,选择将什么样的内容进行缓存以及缓存的命中率就是使用缓存的重要考量。一般而言,主动缓存相比于被动缓存更加的可靠。被动缓存是先尝试缓存,如果没有内容还是会向后端存储请求。而主动缓存可以理解成缓存和后端存储为一个整

    作者: 且听风吟
    发表时间: 2019-12-17 16:03:31
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  • 程序员翻车时的 30 种常见反应!第21个深有感触...

    你必须再花 20 分钟来查看代码,最后你发现缺少了一个分号。也许这就是调试的“乐趣”。 23. “我想知道如果请人来修复我犯下的错误要花多少钱?” 聘请其他开发者来修复问题,这种想法很诱人,但显然财务上不允许。另外,如果你不亲自动手,怎么能从这些错误中吸取到教训呢?在经历了多次失

    作者: Python爱好者
    发表时间: 2020-12-29 01:14:06
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  • Linux之基本指令

    添加选项“-f”,表示force(强制)。 案例:删除一个文件夹 注意:删除一个目录的时候需要做递归删除,并且一般也不需要进行删除确认询问,所以移除目录的时候一般需要使用-rf选项。 案例:删除多个文档 案例:要删除一个目录下有公共特性的文档,例如都以linux开头 其中

    作者: 兮动人
    发表时间: 2021-08-13 03:03:30
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  • 阶乘运算 (java,c 同步运算)

    multiply(BigInteger.valueOf(i));}System.out.println(s);}} } 不考虑大数,一般算法: import java.util.Scanner; public class Main {public static void

    作者: 陈言必行
    发表时间: 2021-08-13 15:42:20
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  • RK3399平台开发系列讲解(CCF子系统)4.39、CCF的使用介绍

    3、其它接口 2.4、通用API的使用说明 沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 📢一般情况下驱动开发人员不需要编写时钟驱动程序,而是通过api去调整设置时钟相关参数,本小节将对ccf子系统的

    作者: 内核笔记
    发表时间: 2022-03-21 16:55:29
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  • Netty介绍(一)

    并发要引入线程池,增加了复杂性 没有断连、闪断等异常处理 AIO在windows下使用IOCP,在linux下用epoll,性能不理想,没有对UDP的支持 所以,一般用三方框架netty Netty的异步事件驱动框架,所有IO都是异步的,IO调用会立即返回 返回的是ChannelFuture,通过Cha

    作者: 黄生
    发表时间: 2022-10-23 15:04:19
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  • 软考 系统架构设计师 简明教程 | 逆向工程

    件重构)和正向工程三个步骤。 再工程不仅能从已有的程序中重新获得设计信息,而且还能使用这些信息改建或重构现有的系统,以改进它的综合质量。一般, 软件人员利用再工程重新实现已存在的程序,同时加进新的功能或改善它的性能。 逆向工程 其中,逆向工程是设计的恢复过程。逆向工程包括以下层级:

    作者: 万猫学社
    发表时间: 2022-07-21 14:42:55
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  • 深入理解分布式技术 - 构建高可用的消息队列

    Replication 分配 Leader Replication 如何选举 所有的副本都挂了怎么办 概述 一般来说,分布式系统的高可用依赖副本技术,副本的引入,使得分布式系统可以更好地进行扩展,当出现某个节点宕机时,由于副本的存在,也能够快速地进行

    作者: 小工匠
    发表时间: 2021-09-09 15:39:26
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  • Maven学习心得——快速入门Meven

    modelVersion:POM 模型版本 4.0.0 固定 groupId:一般指某个公司或者某个组织的某个项目 比如 org.springframework artifactId:一般指某个具体项目的某个具体模块 比如 spring-context Version:项目的版本

    作者: 徐同学呀
    发表时间: 2022-02-23 16:02:36
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  • 面试经验 - 怎么回答“跳槽”的原因?

    想加班就做好调研面试的公司就是以不加班著称,不然这点最好不要提 >赚的太少 这肯定是大部分换工作的原因,想通过跳槽提高收入,但是一般第一二轮面试都是技术面,面试官都是技术人,他们更想知道的是你对之前公司工作经历的总结,对他们不太适合说工资问题,如果技术面试ok了,后边和

    作者: CodeAllen
    发表时间: 2021-10-29 16:00:42
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  • AI漫分享 | 欢迎收听MindSpore全新播客栏目

    解起来还是有点难度啊。 柳成龙:我作为小白,先从最小白的一个基础大概先说一下我的理解,看我理解对不对,我们一般说 AI 里面,说分布式训练就是针对这种大规模的场景,然后一般来说我们有数据并行,模型运行,还有 pipeline 并行。数据并行是最常用的,就是说只要是模型能装到 CP

    作者: chengxiaoli
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  • NoSQL定义及分类

    便存储结构化和半结构化数据,方便做数据压缩,对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。文档存储MongoDB、CouchDB文档存储一般用类似json的格式存储,存储的内容是文档型的。这样也就有有机会对某些字段建立索引,实现关系数据库的某些功能。key-value存储Tokyo

    作者: 福州司马懿
    发表时间: 2021-11-18 21:50:37
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  • 【语音编码】基于matlab PCM编解码【含Matlab源码 555期】

    缩示意图。 现在非均匀PCM一般采用两种压缩扩张非均匀量化方法:A律压缩扩张技术和u律压缩扩张技术。其中, 从律PCM主要在北美和日本使用, A律PCM用于其他国家和地区。这两种方式差别很小, u律压缩是最常用的一种。在美国, 7位p律PCM一般已被接受为长途 电话质量的标准

    作者: 海神之光
    发表时间: 2022-05-28 20:12:36
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  • 什么是低代码开发?低代码11大核心功能介绍!

    识低代码开发平台生产力的关键指标。2、应用用户体验使用低代码开发平台所构建的应用程序的用户体验。该指标能够决定最终用户对开发者的好评程度。一般的说,独立的软件开发团队为企业客户做项目交付时,对该能力的要求会显著高于企业客户自主开发;开放给企业的客户或供应商的项目,对该能力的要求会

    作者: 青桔柠檬
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  • 结合实战,我为MySQL主从复制总结了几张图!

    中增加以下配置项 # 设置 server_id,一般设置为 IP server_id=131 # 复制过滤:需要备份的数据库,输出 binlog #binlog-do-db=liuyazhuang # 复制过滤:不需要备份的数据库,不输出(mysql 库一般不同步) binlog-ignore-db=mysql

    作者: 冰 河
    发表时间: 2024-02-28 20:36:09
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  • PHP面试题精讲—从Yii2源码ActiveForm看如何安全处理表单验证

    'validatePassword'], ]; } 123456789101112131415 一般在实际开发中,由规则的简单到复杂一般的使用顺序是 rules()使用基本的规则,必选/数据类型/长度scenario场景区分不同的验证规则自定义规则适应更多的验证场景

    作者: 小雨青年
    发表时间: 2022-03-28 14:54:04
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  • 【华为云-上云之路】传统业务上云探讨

            本人从事华为相关业务时间不长,短短4年企业业务、私有云、公有云,在于华为产品及相关业务活动接触中,学习到了很多专业知识以及领悟到了行业前瞻认识,再次表示感谢,很好的平台。下面来聊聊在工作中对客户应用系统架构的一些案例思考。        本项目是XX国企的新建业务

    作者: 绯村大佬
    发表时间: 2020-06-04 21:42:49
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  • OpenCV图像拼接改进算法之完美拼接

    法。之前的实现中图像对齐跟配准做的不错,就是最后的拼接效果不好,所以要改进图像融合,实现无缝融合。这里我观察了右侧图像透视变换的结果,发现一般都是一个不规则的图像,以我老家房屋的图像为例:对齐+透视变换之后如下:生成的mask图像如下:如果想要完美的融合,就不能随便制定区域融合,

    作者: @Wu
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