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🎥 本文由 呆呆敲代码的小Y 原创 🎄 学习专栏推荐：Unity系统学习专栏 🌲 游戏制作专栏推荐：游戏制作 🌲Unity实战100例专栏推荐：Unity 实战100例 教程 🏅 欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正！ 📆
公式如下。可以看出，F1值更接近于准确率和召回率中较小的值。不同的分类场景对准确率和召回率的重视程度有所不同。例如在新闻推荐中，为了不影响用户体验，给用户推荐的新闻尽量要是用户感兴趣的，该情况下准确率比召回率更加重要。而在欺诈预测中，需要尽量覆盖所有欺诈行为，该情况下召回率更为重
算法案例手写数字识别 加载模型 算法案例手写数字识别 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个 训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度 手写数字图片。 选择算法，并保存模型 import pickle from
备战面试： 在面试中，数据结构与算法常常是考察的重点，掌握它们可以增加面试的成功率。 2. 学习步骤 2.1 选择合适的学习资源 在学习数据结构与算法之前，选择合适的学习资源是非常重要的。推荐一些优质的资源供大家参考： 书籍：《算法导论》、《数据结构与算法分析》等经典教材。 在线
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》和《征服C指针》，《C和指针》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 指针如何阅读，非常重要，实习项目中经常使用 左右法则：
https://www.bilibili.com/video/BV1Fi4y1S7ix 黑马程序员学习所得 Spring Framework系统架构 IoC(Inversion of Control)控制反转 使用对象时，由主动产生对象转换为由外部提供对象，此过程中
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写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
熟悉计算机视觉的3D重建相关算法；熟悉深度学习算法； 2、有数据结构和算法基础，熟悉地理信息科学、三维图形学基础理论； 3、在计算机图形学、计算机视觉、计算机动画等领域有相关的研发经验；有相关高水平论文发表的优先； 4、熟悉任一深度学习开源框架，例如Tensorflow、PyT
疯狂Java学习笔记（54）----------详解Java IO（全面） 流的大家族 流(stream)的概念： 源于UNIX中管道(pipe)的概念。在UNIX中，管道是一条不间断的字节流，用来实现
获奖名单已公示，请前往主帖查看>>>>主帖请在此帖下回复以下微认证有效截图，规则如下：将购买学习《基于物联网平台的自贩机销量分析》或 《物联网智慧烟感报警系统》或《基于物联网平台构建智慧路灯应用》（当然也可以三个都参加），截图回复至本帖（现在只要5折哦）考取指定微认证证书，将证书
首先最关键的模块就是spark中的BlockManager。学习一下。§ BlockManager是什么？BlockManager的作用？我理解是负责做RDD的存储，如何存下来给后续任务去使用。其内部模块图如下：图中看到有个memoryStore和DiskStore，说明把blo
# 一、实验准备 ## 1.实验环境 - 一块stm32开发板（推荐使用小熊派），以及数据线 - 已经安装STM32CubeMX - 已经安装KeilMDK,并导入stm32开发板对应的芯片包（小熊派使用的是STM32L431RCT6） - 准备一个串口调试助手，我使用的是UartAssist（包含在附件中）
log('click~~') } 12345678910111213141516171819202122232425 6. Snabbdom源码解析 如何学习源码 先宏观了解待着目标看源码看源码的过程要不求甚解调试参考资料 Snabbdom的核心 使用h()函数创建JavaScrip
} fun(); fun1();//外部调用函数中的函数就会报错！ </script> 作用域链(需要配合学习内部嵌套函数) 在函数嵌套中，变量会从内到外逐层寻找它的定义值：使用先找到的值 <script> var a = 10;//4
of Computer Vision is Self-Supervised Learning 。主要内容：1. 深度学习面临的挑战；2. 能量学习模型；3. 自监督学习进展和问题。视频地址：https://v.qq.com/x/page/q3104lazqmx.html，练练听力，看看大佬如何展示技术ppt。
线性回归 在上一篇文章中，我们介绍了机器学习可以划分为监督学习（Supervised Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning），监督学习即一致数据的正确答案：‘right answer’ for each example in the data。
2020年3月5日，墨天轮社区开展的直播课程——《从安装入手学习GaussDB T - 恩墨学院名师精品课》已顺利结束，本文整理了在直播活动过程中同学们和演讲老师的精彩问答，希望能对大家的学习有所帮助。问：课件 PPT 哪里可以下载呢？答：课件《从GaussDB T的安装来学习高斯数据库1.0》下载地址：https://www
on的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。 机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目
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