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积分管理 通过获得积分的形式对学员进行学习奖励，而从有效的刺激学员学习动力 积分管理 操作路径：运营-激励工具-积分管理-积分管理 支持查看学员积分详情并导出 图1 查看学员积分详情1 图2 查看学员积分详情2 积分调整（奖励/撤销）：运营-积分管理-【调整】 图3 积分调整1 图4
高精度的热轧钢板表面缺陷识别功能。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 根据工作流指引，开发云状识别服务，通过上传训练数据，训练生成云状识别模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的云状识别功能。 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 根据工作流指引，开发刹车盘类型识别服务，
回想一下线性回归，它被用于确定一个连续因变量的值。逻辑回归通常用于分类目的。与线性回归不同，因变量只能采用有限数量的值，即因变量是分类的。当可能结果的数量只有两个时，它被称为二元逻辑回归。 从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归
RGB转换测试对比度的核心算法： 开发项目过程中，对于手机屏幕截图，需要对获取到的截图的任意部分进行区域颜色对比度的识别操作，由此判定任意指定区域是否满足某对比度基本标准，但是该功能在网上任何地方都没有找到过Java方面的代码，于是根据RGB转换测试的原理：即获取每个像素点的RGB，通过
指定拦截器后，默认的defaultStack中的拦截器就不起作用了，也就是说struts2的众多核心功能都使用不了了（struts2的许多核心功能都是通过拦截器实现的），为了解决这个问题，引入拦截器栈，先使用系统默认的拦截器，然后再来使用自定义的拦截器，具体的做法是： <interceptors>
导读：博主为CSDN社区的博客专家，目前拥有65000多的粉丝，曾经荣获十多项与人工智能相关的证书，也同时撰写了十多项发明专利和软件著作权。博主的主要的研究方向是机器学习和深度学习，尤其在深度学习领域，曾经做过很多与计算机视觉的目标检测和语义分割相关的案例，总结来说，对图像算法的理论研究比较
其它 test_decoding 社区自带的插件，名字带了test，让人困惑 contrib / test_decoding是逻辑解码输出插件的示例代码。它把自己描述为“没有做任何特别有用的事情，但是可以作为开发自己的解码器的起点”。 人们已经编写了代码来解析此插件的输出，但这并不是一个好主意：https://github
Java，应该记得很多地方讨论过immutable的好处。在函数式编程的世界里，immutablity是默认的。当然，很多时候这样的方式会带来数据的拷贝和浪费。然而，随着计算和存储能力的不断提高，immutable编程的优势会逐步凸显。此外，和一些纯函数的语言不同，Scala也允许mutable的值，使得编程十分
二值化之后，挑选出比较清晰的数字即可，如果发现存在不清楚的，可以在寻找资源进行提取，银行里面 8 真的是太多了。 橡皮擦最后调整之后，得到的结果如下所示，信用卡卡号识别的第一步算是准备好了。 橡皮擦的小节 今天也碰到了一些问题，最难的问题，就是颜色相近，提取不出来前面的数字。 希望今天的 1
在强化学习中，我们使用奖惩机制来训练agents。Agent做出正确的行为会得到奖励，做出错误的行为就会受到惩罚。这样的话，agent就会试着将自己的错误行为最少化，将自己的正确行为最多化。 本文我们将会聚焦于强化学习在现实生活中的实际应用。无人驾驶中的应用很多论文都提到了深度强化
(ILSVRC) 推动了深度视觉识别架构的发展。 本文旨在通过增加网络深度来提高图像识别的准确性。 研究方法 网络架构：使用非常小的卷积核（3×3），通过增加卷积层的数量来增加网络深度。 网络配置：论文中评估了多种网络配置（A-E），深度从11层到19层不等。所有配置都使用了相同的架构原则，仅在深度上有所不同。
自己收集的一些学习Python的资源 廖雪峰Python教程 菜鸟Python教程 知乎Python学习回答 Github100天学Python教程 视频 [小甲鱼]零基础入门学习Python 知乎Python视频教程回答
自己运行生成可执行文件toy_demo 拷贝depend 到./tmp 目录，执行可执行文件 报错
【功能模块】在C++环境准备和依赖安装的第一步，基础环境配置中，开发者板apt换源配置这里更新源不成功【操作步骤&问题现象】两种方法都试过了，第一种方法一直在链接，换第二种方法更新失败，ping也能ping通，不知道具体是哪里出了问题【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
【功能模块】1.摄像机在马路中间录像， 需要把马路两边的马路牙子和中间的 中线 找出来；2. 提供1080p 像素的 yuv 数据， 输出这张图里中线的位置， 应该是多个坐标点；3. 车载设备 每秒3帧 每帧都要计算有哪位大神可以处理，请添加我QQ：2655015814
nk_2心得学习了解了开发所需的资源和环境，以及DevOps的开发理念，基于华为云devCloud平台快速体验云开发全过程本来体验了一次全新的云开发，飞机大战。小时候玩过这款游戏，没想到有一天自己也可以动手部署一款这样的小游戏。这次实践非常顺利，体验了DevOps的开发流程，干货
辑 目录 前言 shell的常用命令 shell常用场景 shell的demo Shell优势总结 前言 想系统地学习 Linux 的 shell，以下是一些建议： 学习基础知识：了解基本的 Linux 概念、命令和文件系统结构。学习常用的 shell 命令，如 ls、cd、mkdir、rm
中最有效且思路最简单的算法。但是，对于许多菜鸡~~（例如我）~~来说，初学搜索是一件很困难的事。对与dfs来说，有两个灵魂：内置递归内置模拟（即for循环以及if等等）首先说内置递归。递归这东西，说难也不难，就是个递归式的问题。但对于新手来说，递归式是很难找的。有一个小技巧：对于
在教育领域，答题卡的使用越来越普遍，但随之而来的却是选项识别率不高的问题。这不仅影响了评分的准确性，也对学生的考试体验产生了负面影响。随着人工智能技术的不断进步，我们有机会利用AI的强大能力来解决这一难题，提升答题卡选项的识别率。 本文将深入探讨AI如何在答题卡识别中发挥作用，包括
s)计算最小二乘损失，找到使损失最小的(j,s)，初始化二叉树后（二叉树类binary_tree见学习笔记|k近邻法的实现），根据x的第j列将样本分成两部分，依次划分为左子树和右子树并递归地进行树的生成；如果不存在(j,s)，则返回当前的样本。 仍使用ID3算法与C4.5算法的实现中的例子，将原有分类用数字表示后，可以尝试如下：
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