检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
从传统到敏捷面对传统软件工程方法的现实问题，一批轻量级的软件开发方法陆续涌现（图 1-2），它们共同的特点是遵循演进和迭代的模型。其中，上世纪 90 年代出现的 Scrum 和极限编程在实践上 为成功，它们都是迭代和增量的软件开发框架。两者的区别是，Scrum 只包含管理实践，而极限编程同时涵盖工程和管理实践。图
min{x___1___, x___2___, x___3___}即可。对于复杂些的情况，使用极大似然估计进行求解可能需要使用微积分。######从KL散度的观点理解极大似然估计 KL散度是用来描述两个模型（概率分布）之间相似程度的度量标准。对KL模型的描述主要使用信息论中交叉熵的概念。
元宇宙是一个虚拟时空间的集合，是自然人、机器人、虚拟人等共同存在的、具备虚实交互性的社会系统。这个来源于科幻小说的概念，已成为真实世界中的流行语。随着时代的发展，元宇宙已经从科幻概念走向了现实，并被应用到直播、会议、展厅、电商、社交等场景中。 在“揭秘元宇宙背后的最炫科技风”直播活动中，华
保证堆顶元素最小。 具体分析如下： 这段代码实现了一个 最小堆优先级队列，用来存储实现 Comparable 接口的元素，确保每次从队列中取出的都是优先级最高（即数值最小）的元素。让我们逐步解读每个部分的实现和核心逻辑： 1. 类定义与构造器 public class
随着信息技术的迅猛发展，网络已经成为现代社会不可或缺的一部分。作为网络技术的核心之一，以太网（Ethernet）从最初的实验性项目，逐渐发展成为当今全球范围内最广泛使用的局域网技术标准。本文将详细介绍10/100/1000兆比特每秒（Mbps）以太网的含义及其背后的技术变迁。 一、以太网概述
输入参数 不支持 支持 输出结果 不支持 支持 可重用性 较低 较高 结构化 较少 较多 4. 初步体验编程 对于初学者，建议从编写脚本开始，熟悉MATLAB的基本语法和数据结构。一旦掌握了脚本的使用，再逐步过渡到函数的编写，这样能更好地理解代码的结构与逻辑。 以下是一个综合示例，结合脚本与函数的使用：
方式进行处理。本文将介绍一种基于 Java 语言的解决方案。 🥰打印从 1 到最大的 n 位数 问题描述 输入一个数字 n，要求程序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3，则应输出从 1 到 999 的所有数字。 😇解题思路 由于 n 的值可能会非常大，因此直接使用
语言程序设计》，仔细研读起来。我妈当时是强烈反对我学习编程的，她认为我这是“不务正业”。当时，身边除了我妈没有人懂编程，我便只能靠自学。由于完全没有编程的概念，即使从第一页开始一个字一个字地手抄，也还是一头雾水，不知所云，感觉很郁闷。2000 年，我刚刚高一开学，当时我所在的高中——镇江一中，发给我们的一本《计算机基础》教材，里面有讲解
中的算子怎么办？别急别急，和我一起从单算子开发学习自定义算子开发吧！ 为什么要自定义算子 深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Operator，简称Op）。算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X；从广义上讲，对任何函数进行某一项操作都
1\]，这个值越高也就说明相似度越大。我们可以看到，这两条向量之间的相似度非常接近1，可以说是非常相似的。我们也可以想象到，在三维空间中，这两条向量的差距其实并不是非常大，这也从侧面印证了余弦相似度的数值含义。值得一提的是，有些时候，我们希望这个数值的范围在\[0,1\]这个区间中，也就是对结果进行归一化处理。这个归
3.7 本章小结在本章中，我们接触到了计算机视觉的一些基本概念，并介绍了两种常用的颜色模型，分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型。其中，RGB颜色模型的空间结构是立方体结构，而HSV颜色模型的空间结构是椎体结构。相比之下，我们更常用的颜色模型是RGB颜色模型，而HSV颜色模型中的
一些就难以令人满意。如图3-1所示展现了RGB颜色模型的空间结构，这是一个立方体结构，在该几何空间中，3个坐标轴分别代表了3种颜色。那么，从理论上讲，任何一种颜色都包含在该立方体结构中。接触过Web前端开发的读者可能会对RGB颜色模型有一些了解，例如#FFFFFF代表纯白色，#F
3.6.3 Haar特征Haar特征即Haar-like特征，又称Viola-Jones识别器，这是因为该特征提取算法是由当时在微软研究院工作的Viola与三菱电子实验室的Jones在2001年到2004年逐步改进并完善的。该算法最终被经典论文《Robust Real-Time Face
1. 【本地构建镜像】1.1）在自己本地或远程的电脑上安装好 docker，并拉好基础镜像，如下图，以 Ubuntu18.04为例。 1.2）创建一个新的文件夹，将附件中的两个文件拷贝至该文件夹下，如下图所示，其中Dockerfile文件为我们这次自定义镜像的构建文件；xlz_app
安装文件，点击安装 1.2、选择部署类型，此处我们选择嵌入式部署 1.3、输入系统网络名称，可以是域名也可以是本机 IP 1.4、配置 single sign-on，此处的域名，用户、密码在后边登陆 vcenter 时需要用到。 1.5、选择 Vcenter server 帐户
场景抽离 首先我们需要对测试的场景进行抽离，明确场景的接口、参数和比例。通过查看API文档，我们抽离除了如下注册的业务流程： 总结如下： 业务流程 ：验证码->注册->登录， 接口比例 ：这三个接口场景的比例为1：1：1关系 数据传递 ：获取的鉴权信息需保存后未后续的请求做数据支持
device('/gpu:0')应该是要删除的，因为使用Ascend ，而不是GPU，直接删除就可以吧？2. with tf.device('/cpu:0')是指定CPU运行的意思吧，这个也是直接删除掉吗？如果保留不变，可以吗？
不自己用notebook编写代码的那种，自动学习得到的模型, 在准确率上面会超过大神们自己敲代码写出来的模型吗？配图一张大概描述一下我的意思
flv等等解码工作，这样做比较麻烦；请问是不是可以直接通过ffmpeg patch的形式将编解码器直接嵌入ffmpeg(只需要基于cann重新编译ffmpeg即可)；我的意思是不是已经有这样的方案可以帮忙提供下；感谢！
转义符 解释说明 \n 换行符。n是newline 的意思 \ \ 斜杠\ \ ’ 单引号 \ " ""双引号 \t tab缩进 \b 空格，b是blank的意思 <script type="text/javascript">
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
