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前言 知识的广度来自知识的深度，学习如果不成体系那是多可怕的一件事儿，希望我们在未来的学习道路上坚守初心，不要给自己留下遗憾，以自己喜欢的方式生活，做自己喜欢做的事，做一个独一无二的自己！ 1
// 核心线程数10：线程池创建时候初始化的线程数 executor.setCorePoolSize(10); // 最大线程数15：线程池最大的线程数，只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程
之后一段时间我会重新回顾java基础、学习一些设计模式，学习多线程并发之类，以及接触一些jvm的相关知识，越学到后面越会感觉到基础的重要性，之后也会以博客形式输出学习的内容。 现在整理的java知识基础点是在之前学习尚硅谷java课程的笔记基础之上加工汇总，部分
欢迎参与CSDN学习挑战赛，成为更好的自己，请参考活动中各位优质专栏博主的免费高质量专栏资源（这部分优质资源是活动限时免费开放喔~），按照自身的学习领域和学习进度学习并记录自己的学习过程。您可以从以下3个方面任选其一着手（不强制），或者按照自己的理解发布专栏学习作品，参考如下：
关键词：Spring | 动态代理 本专栏通过理论和实践相结合，系统学习框架核心思想及简单原理，原创不易，如果觉得文章对你有帮助，点赞收藏支持博主 ✨ 目录 一、创建原始对象（目标对象）二、开发额外功
分类相对二分类而言，分类不止两类。如图3-2所示是一个三分类的例子，符号“x”“●”“■”分别代表不同分类。图3-2 三分类示例分类是监督学习的一种形式，可以使用有标签的训练样本训练模型，通过输出结果监督被训练的模型。分类输出离散值，这是和回归问题的区别所在，生活中很多问题都可以
本篇文章是博主强化学习RL领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在强化学习专栏： 强化学习（6）---《【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG
之后一段时间我会重新回顾java基础、学习一些设计模式，学习多线程并发之类，以及接触一些jvm的相关知识，越学到后面越会感觉到基础的重要性，之后也会以博客形式输出学习的内容。 现在整理的java知识基础点是在之前学习尚硅谷java课程的笔记基础之上加工汇总，部分
或命令行识别和操作人脸。 使用dlib使用深度学习构建的最先进的人脸识别技术构建。该模型在 Wild基准的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38% 。 这使得我们可以直接调用这个库来进行人脸识别而不用自己编写程序进行深度学习。这是该项目的github地址 安装 接下来就给大家介绍一下安装这个库的流程
一.课程大致内容答：本课程带领我们学习了AT指令调测NB-IoT模组的全过程二．课程中使用的AT指令 答： AT+CGSN=1 接收区返回的值“+CGSN:”后面的86开头数字为IMEI号； AT+NCDP=XXXXXXXX 获取物联网平台的IP和端口号
文章目录 零、本讲学习目标一、Spark SQL内置函数（一）内置函数概述1、10类内置函数2、两种使用方式 （二）内置函数演示1、通过编程方式使用内置函
写在前面 第一部分的Pipeline程序总体流程为将标准平均模型放到相机空间得到一张图片，利用这张图片来对当前模型进行变换。此程序目的为让读者了解Face3D的基本使用，为以后的重建程序编写打好基础。 为了保证整个示例项目更加直观，方便理解，在展示一些函数的源码时会使用num
文章应具有学术或实用价值，并未在国内外期刊或会议上公开发表过； 3.进入期刊终审前，作者可通过iThenticate或其他查重系统进行查重，以确定论文重复率符合国际期刊出版的要求； 4.文章内容充实完整，数据可靠，图表清晰且在正文中一一对应，有一定的创新性，结构符合期刊要求，文献综述与参考文献
引言 随着机器学习和深度学习技术的快速发展，模型的复杂度和规模也在不断增加。这使得在资源受限的环境中部署这些模型变得困难，尤其是在联邦学习的场景中，模型需要在多个设备上进行训练和更新。模型压缩与加速技术可以有效地减小模型的大小和计算复杂度，从而提高模型在联邦学习中的应用效果。本
📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏： 【强化学习】（32）---《动态分层强化学习（DHRL）算法》
@[toc] netty笔记汇总：Netty学习指南(资料、文章汇总) 根据黑马程序员netty视频教程学习所做笔记，部分内容图例来源黑马笔记 笔记demo案例仓库地址： Github-【netty-learn】、Gitee-【netty-learn】 Option配置参数
1月5日上午，华为开发者布道师直播间将迎来重磅嘉宾！赵欢老师，计算机教育创新先锋，其 “小而全系统” 教学方案重塑计算机类专业课程与实践，融合鲲鹏生态技术知识，斩获国家级教学成果奖。杨科华老师专注小型全系统实践，在香橙派鲲鹏 Pro 开发板构建精妙 mini 系统，带您直击计算机
我们提出了一种用于单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。 我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。 映射表示为深度卷积神经网络（CNN），该神经网络将低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像。 我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以视为深度卷积网络。 但是与传统方法分别
疯狂Java学习笔记（57）------------NIO：浅析I/O模型
、pandas、机器学习库sklearn全都有了。这是机器未来的第5篇文章写在前面：博客简介：专注AIoT领域，追逐未来时代的脉搏，记录路途中的技术成长！专栏简介：本专栏的核心就是：快！快！快！2周快速拿下Python，具备项目开发能力，为机器学习和深度学习做准备。面向人群：零基
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