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1、配置好开发环境后，进入开发环境 conda activate /home/kewei/openvino/openvion_venv
微信小程序的那些事 小程序的优势和劣势 优势： 1、无需下载，通过搜索和扫一扫就可以打开，省流量，省安装时间 2、良好的用户体验：打开速度快。 3、开发成本要比App要低。 4、安卓上可以添加到桌面，与原生App差不多。 5、为用户提供良好的安全保障。小程序的发布，微信拥有一
STL算法就是像查找、搜索、删除等操作的通用函数，其应用范围很广。要使用STL算法，应用程序必须包含头文件: #include <algorithm> 1 使用STL算法 １.count()与count_if() 算法std:::count()和count_if()计算给定范围内的元素数。
1.springboot定义 springboot是一个开源框架，中心思想是自动配置，简化开发。他是为了将spring中各种繁复的配置进行简化，以约定大于配置的理念进行了一系列的封装，并且通过依赖注入等实现高内聚低耦合的结构。由于框架里面内嵌了tomcat等一系列的容器，集成了大
安装指令 在控制台输入以下指令安装和使用 Redis： $ sudo apt-get install redis-server # 安装 Redis 数据库（仅限 Ubuntu 可用） $ redis-server
关于数据环境： 数据仓库开发最好是以反复的方式进行。首先建立数据仓库的一部分，然后再建立另一部分。即出现所谓的CLDS的数据驱动的开发生命周期，区别于传统的需求驱动开发生命周期(SDLC)。 粒度的选择： 一般采用双重粒度或建立活样本数据库。 数据仓库中分区是在应用层而非系统层进行；
基础概念 流 流处理是对运动中的数据的处理，在生成或接收数据时直接计算数据。应用程序中分析和查询不断存在，数据不断地流经它们。在从流中接收到事件时，流处理应用程序对该事件作出反应。 如果我们使用传统的循环迭代方式对数据集进行复杂计算，常常会带来两个弊端： 迭代次数多，迭代次数跟函数调用的次数相等。
梯度下降1.梯度下降 梯度下降法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法，是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对于梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长
在计算机程序设计中，自文档化（或自描述）的源代码和用户界面遵循命名惯例和结构化的程序设计惯例，可以在不需要事先掌握特定知识的情况下进入角色进行工作。在网络开发中，自文档化是指网站通过公开文档公开其创建的整个过程，其公开文档是开发过程的一部分。常见的自文档系统的目标包括：让源代码更
# 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 一直可以加到四级标题 #### 1. 引用操作： > 引用是啥 #### 2. 字体操作： **我是加粗用的两个星号** *我是斜体用的一个星号* ***我是加粗加斜体的三个星号*** ~~我是删除线~~ #### 3. 分割线
使用JAVADOC生成API文档– 解决问题：代码和文档的分离 • 常用的java注释标签：– @Author 作者– @version 版本– @param 参数– @return 返回值的含义– @throws 抛出异常描述– @deprecated 废弃。建议用户不在使用该方法26.4.1 在eclipse中创建api文档的步骤1
NAIE在通信领域的不同场景分别实现了横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习。 经过这几年网络人工智能团队的深耕及在通信领域的实践，网络人工智能联邦学习提供四大关键特性给客户： 1. 联邦学习全生命周期的管理：提供联邦学习在开发态的一键式开发工具链，以及运行态的图形化运维
Explorer为开发者提供一站式API解决方案统一平台，集成华为云服务所有开放API，支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档、代码示例等能力，帮助开发者快速学习API，提升API开发效率。
机器学习技术提供了一种有前景的解决方案。 1. 数据采集与预处理 在基于机器学习的设备故障预测中，首先需要采集和整理设备的运行数据。这些数据包括设备的传感器信号、操作参数、维修记录等。通过对这些数据进行预处理和清洗，我们可以剔除异常数据、填补缺失值，并将数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
独领风骚，是最流 行的深度学习框架，没有之一!下面这张图就足以说明一切啦。 (这是截止到 2018 年的 DL Framework 得分!)三、七擒七纵，AI 拼才会赢 小亮在选择了 tensorflow 深度学习框架后，苦苦纠结相关资 料的选择和技术的学习，一次偶然的机会，小亮看到有一本
我们今天所要讲的all函数就是用来判断参数的程序，根据输入参数的不同，输出True或者False的结果。下面我们就all函数进行说明、语法等方面的了解， 然后通过实例探讨空元组的返回值结果。 1.说明： 接受一个可迭代器对象为参数，当参数为空或者不为可迭代器对象是报错 1 2 3
本文以darknet中的yolov4-tiny.cfg文件为例，来讲解以下各个重要参数的意义。 1、net层 net层中包含的是网络训练的基础参数。 [net] # Testing #batch=1 #subdivisions=1 # Training
语言检测是一项自然语言处理任务，我们需要识别文本或文档的语言。几年前使用机器学习进行语言识别是一项艰巨的任务，因为关于语言的数据并不多，但随着数据的轻松可用，已经有几种强大的机器学习模型可用于语言识别。因此，如果想学习如何训练机器学习模型进行语言检测，那么本文适合你。 文章目录
在训练深度学习模型时，我遇到了这个bug CUDA out of memory 这个bug意思就是显存不足，有两种办法可以解决。 1、杀死线程
3 强化学习的历史 强化学习是有一定的历史的，早期的强化学习，我们称其为标准强化学习。最近业界把强化学习与深度学习结合起来，就形成了深度强化学习（deep reinforcemet learning），因此，深度强化学习 = 深度学习 + 强化学习。我们可将标准强化学习和深度强化学
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