Android学习之ProgressBar的垂直显示（消失）

ProgressBar中的setVisibility三种取值： View.VISIBLE（可见的，默认值）、 View.INVISIBLE(不可见，仍然占据原来的位置和大小) View.GONE（不可见，而且不占任何屏幕） 垂直ProgressBar的实现 ![这

C++学习008-delete与delete[]的差别

return 0;} 这两是等价的，没有什么区别，     但是如果是一个动态分配数据的数据类型，就不同了，delete[]在释放数组控件前，对数组中每一个对象调用析构函数，而delete择仅仅是释放指针所指的控件   例如  

免费分享一套详细的Hadoop学习视频

  最近在整理资料的发现了一套以前讲Hadoop时录制的全套的视频，想着与其让它一直带在云盘里没啥用还不如分享出来给想这方面内容的小伙伴。 云盘链接地址如下: 链接：https://pan.baidu.com/s

机器学习数据预处理——归一化（Normalization）和标准化（standardlization）

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【物联网课程学习课堂笔记】关于《LiteOS内核实战教程》课程的吐槽

名师讲堂：LiteOS内核实战教程这个课程无法播放了。等了2天了，换了网络也是不行。请抓紧解决

大佬们有么有关于工作流方面的学习资料啊，视频啥的

学习笔记 - 基于分层风格解耦的图像到图像转换

组织成分层的树状结构，其中独立的标签，排他属性和解开的样式从上到下分配。相应地，设计了一种新的转换过程以适应上述结构，其中确定了可控转换的风格。CelebA-HQ数据集上的定性和定量结果都证明了所提出的HiSD的能力。我们希望我们的方法将成为坚实的基准，并为分层图像的注释提供新的

分享机器学习趋势论文——知识图嵌入的群表示理论

io/papers/15.pdf    论文从群论的角度来研究KG嵌入。结果表明，在复空间中可以对阿贝尔群进行建模，且证明了RotatE（在复空间中进行旋转）可以表示任何有限阿贝尔群。有没有被“群论”、“阿贝尔群”这些数学名词吓到？不过没关系，这篇文章里有对相关的群论知识做简要介绍。不过这个工作在

防止过拟合（二）：Dropout

开神经网络之间的连接，减少每次训练时实际参与计算的模型的参数量，从而减少了模型的实际容量，来防止过拟合。 但是需要注意的是：在测试时，Dropout 会恢复所有的连接，保证模型测试时获得最好的性能。 示意图 图(a)是标准的全连接神经网络，当前节点与前一层的所有输入节点相连。

智能化运维的未来：AI和机器学习在运维中的应用

随着信息技术的不断发展，运维管理变得越来越复杂。面对海量数据、快速变化的需求和高可用性的要求，传统的运维方式已经难以满足现代企业的需求。AI和机器学习作为新一代技术，为运维管理带来了新的希望。本文将详细介绍AI和机器学习在运维中的应用，并提供相关代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

监督学习算法中神经网络（Neural Networks）

提出了各种改进算法和结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。 总之，神经网络是一种强大的监督学习算法，通过模拟生物神经系统的工作原理，能够学习输入数据的特征和模式，并用于各种任务的预测和分类。 下面是一个简单的神经网络的代码示例，使用Py

实时图像增强，基于“间距自适应查找表”的方法（CVPR 2022）

的输出线性插值获得。因此稀疏查找表实质是对原始变换函数的一种有损近似，其变换能力的损失体现在通过分段线性函数拟合原始变换函数中潜在的非线性部分。 工作动机 由于3D LUT的计算高效性和稳定鲁棒的颜色变换能力，最新的研究工作[2]结合了3D LUT的高效计算性能和深度

在线学习用于（单细胞多数据整合），无需从头开始计算

解方法，开发了一个在线学习算法——在线集成非负矩阵分解（iNMF）算法。该算法可解决以上限制，允许对不同组学技术生成的单细胞数据集进行可扩展和迭代的集成。」 iNMF的示意图：将输入的单细胞数据集联合分解为共享的（W）和特定于数据集的（Vi）元基因以及相应的元基因表达水平或细胞因

Spark基础学习笔记30：Spark SQL案例分析

文章目录 零、本讲学习目标一、使用Spark SQL实现词频统计（一）数据源 - words.txt（二）创建Maven项目（三）添加依赖和构建插件（四）修改源目录名称（五）创建日志属性文件（六）创建词频统计单例对象（七

[学习笔记]【物联网课程学习课堂笔记】关于《IoT开发精英实战营》第三章 第二节基础架构及代码的理解与看法 理论部分其二

产生时，能够接受并以足够快的速度予以处理，其处理的结果又能在规定的时间之内来控制生产过程或对处理系统做出快速响应，调度一切可利用的资源完成实时任务，并控制所有实时任务协调一致运行的操作系统。提供及时响应和高可靠性是其主要特点。HuaweiLiteOS的任务模块可以给用户提供多个任

多维特征参数机器学习算法描述

多维特征参数机器学习算法描述 从软件实现的角度研究了多元线性回归、k-近邻、k-means聚类、概率神经网络和自组织神经网的机器学习算法。对自组织网络输出节点分布进行了环形和球面扩展，避免了学习算法的邻域边界问题。对无监督聚类的自组织网络和k-means聚类方法进行改进，使其具有

华为云云原生钻石集训营 第十课：Kubernetes安全权限管理深度剖析

围或云提供商范围的访问控制系统进行交互。请求必须包含请求者的用户名、请求的行为以及受该操作影响的对象。如果现有策略声明用户有权完成请求的操作，那么该请求被鉴权通过。 Kubernetes API访问控制 请求必须包含请求者的用户名、请求的行为以及受该操作影响的对象。如果现有策略

Latex学习笔记（十一）各种图片的插入

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