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统,实现全自动在线检测,自主工作,可以做到24小时无人值守,减少人工劳动力,机器自动通过人工智能学习方法,把缺陷识别出来,并通过自动化设备在缺陷处标记,以方便供人工复检。综合人员效益和退还成本,这套系统成功帮双鹿电池每年创造了百万以上的收益。 在与华为云宁波沃土工场的合作过程中,
【操作步骤&问题现象】新人学GDE,有没有相关的学习文档和学习路线的介绍,感觉社区里面的资料好乱,而且没有针对不同的人的学习资料进行分类
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
何求解强化学习问题呢?本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。 蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分。 1. 不基于模型的强化学习问题定义 在动态规划法中,强化学习的两个问题是这样定义的:
则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。 通用模型的规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。 表1提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考: 表1
quo;优化方式”,便于更好的生存和生长。 我有种不但逐渐熟悉了算法,还学习了自然相关的新知识的双重收获的快乐感觉。 老实说,除了故事本身,逐渐找到规律、研究规律,并找到对应的算法,真是一件非常愉快的事。 对算法的学习,逐渐上头。 作者:非职业「传道授业解惑」
C/C++、JAVA、计算机网络等。注意,在描述专业技能时,要描述广度与深度,广度就是了解的知识面的范围,深度就是了解掌握的程度,那如何让面试官了解你对技能的了解深度?一般使用的时间长短来衡量,但因为还是学生,学习这个技能的时间最多2到3年,想比较已经工作的人,这个时间其实不占优
Scikit-Learn 中级教程:学习曲线 学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具,它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。在本篇博客中,我们将深入介绍学习曲线的概念,并使用 Scikit-Learn 中的工具绘制学习曲线。 1. 为什么需要学习曲线? 学习曲线有助于回答以下问题:
知识图谱在语义搜索与推荐、智能问答系统、大数据分析与决策等场景下均有广泛应用,具体请参见产品介绍>适用场景。 本文档介绍如何在知识图谱管理控制台快速构建知识图谱,并管理本体和知识图谱任务。 功能介绍 针对云服务没有构建知识图谱的现状,华为云为各类企业提供知识图谱服务,使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程
交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成5份,其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果,取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 2.1 分析 我们之前知道数据分为训练集和测试集,但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理
概述 今天接着学习设计模式,今天要学习的模式是代理模式。代理模式的应用场景有很多,例如:生活中的代购,明星的经纪人。 定义与结构 代理模式(Proxy)是一种设计模式,为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。 在软件开发中有个原则:就是开-闭原则,对新增开放,
<title>可用在head部分。 元信息:<meta> 可提供有关页面的元信息(meta-information),比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词。 网页标题:<title>程序员之美</title> 网页的标题为程序员之美 12345678910111213
接上一讲虽然我们可以直接使用这个分形图案来进行案例演示但是为了让大家学到更多的技巧让我们使用Switch模式功能来打开一个Phoenix (Mandelbrot) 分形所对应的Julia版分形效果单击“Fractal”——“Swithc Mode”
声明必须是 HTML 文档的第一行,位于 标签之前,并且没有结束标签。 定义注释: 入口(我的理解):类似于C中的mian入口函数,代表着网页的开始和结束。 文档的头部: 文档的主体:其中, , ,
遍覆盖,重点区域深度覆盖;移动物联网连接数达到12亿;推动NB-IoT模组价格与2G模组趋同,引导新增物联网终端向NB-IoT和Cat1迁移;打造一批NB-IoT应用标杆工程和NB-IoT百万级连接规模应用场景。重点任务:加快移动物联网网络建设加强移动物联网标准和技术研究提升物联
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