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  • [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》第四章 第一节Postman调测平台应用侧API的理解

    一.课程大致内容答:本课程带领我们学习了Postman调测平台应用侧API的全过程。二.课程思维导图

    作者: 子本兮
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  • Awesome: 自监督学习+图神经网络论文列表

    自监督学习论文listhttps://github.com/ChandlerBang/awesome-self-supervised-gnn[Arxiv 2021] Self-Supervised Multi-Channel Hypergraph Convolutional Network

    作者: 角动量
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  • 域对抗(域适应)训练

    如上图所示,图a为源域样本分布(带标签),图b为目标域样本分布,它们具有共同的特征空间和标签空间,但源域和目标域通常具有不同的分布,这就意味着我们无法将源域训练好的分类器,直接用于目标域样本的分类。因此,在域适应问题中,我们尝试对两个域中的数据做一个映射,使得属于同一类(标签)的样本聚在一起。

    作者: 风吹稻花香
    发表时间: 2022-03-30 15:29:16
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  • 【NOI OpenJudge】【1.4】编程基础之逻辑表达式与条件分支

    01:判断数正负 #include<cstdio> #include<iostream> using namespace std;

    作者: 小哈里
    发表时间: 2022-05-10 14:23:43
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  • 【AI实战营】第二章物体检测延伸学习材料

    Survey》,该论文将20年来的目标检测进展做了总结,希望深入掌握目标检测的同学值得慢慢啃这篇论文欢迎大家在下方回帖,分享你的学习心得和学习资源,共同学习,共同进步!

    作者: ModelArts开发者
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  • 续流二极管的学习

    可做续流的二极管有: 普通二极管: 1N4007不错的选择。 快恢复二极管: FR107、1N4148当然也是不错的选择。 肖特基二极管:1N5819也行。 应用举例 1、继电器电路 2、KST 无源蜂鸣器实验 具体解释如下: 蜂鸣

    作者: ReCclay
    发表时间: 2022-02-21 18:13:45
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  • 【知识小结】Git 个人学习笔记及心得

    add:暂存区的目录树被更新,同时工作区修改(或新增)的文件内容被写入到对象库的一个新的对象,而该对象的ID被记录在暂存区的文件索引。 git commit:当执行提交操作时,暂存区的目录树写到版本库(对象库),master 分支会做相应的更新。 git reset HEAD:取消已缓存的内容,但是工作区不受影响。

    作者: lxw1844912514
    发表时间: 2022-03-26 17:18:24
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  • 破除c语言学习第一难关——指针

    编辑 指针和内存单元     指针: 地址。     内存单元: 计算机内存最小的存储单位。——内存单元。大小一个字节。 每一个内存        单元都 

    作者: 莫浅子
    发表时间: 2022-10-20 14:39:59
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  • ModelArts智能标注提升70%数据标注效率学习分享

    本次学习数据标注主要是在图片中对红灯、绿灯、黄灯、人行横道、限速标志和解除限速标志等进行标注。 首先准备进行标记的图片素材,本次学习在AI Gallery的数据中直接导入进obs桶,下载完成后进入数据集创建 尝试了下人工手动标注,需在图片中用矩形标注物体并添加标签,看似

    作者: HANSHUO
    发表时间: 2022-02-08 09:11:06
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  • 已经结束【乘风破浪赋能学习季】ModelArts微认证福利时间到~

    1开学季,乘风破浪赋能学习第2季安排!!!一站式在线学习、实验与考试,零基础也可学习前沿技术知识快速获得场景化的技能提升!赶快行动起来吧~【参与方式】1.完成认证2.完成课程3.完成课程4.截图回帖点击购买认证报名学习,《ModelArts实现智能花卉识别》完成认证点击学习《ModelA

    作者: HWCloudAI
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  • ES6学习笔记03:变量的解构赋值

    ES6学习笔记03:变量的解构赋值 如果想从复杂数据结构(数组、对象)获取某一个数据,可能需要大量的遍历操作才能完成。通过解构赋值,这一过程可以得到简化。 1、字符串的解构赋值 其实,Python也具有字符串的解构赋值特性。

    作者: howard2005
    发表时间: 2021-12-29 16:18:21
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  • Pytorch 9 种常见的梯度下降算法

    向先进行一次“超前预测”,可以更准确地估计梯度。 Adagrad:自适应学习率算法,会根据参数的历史梯度调整学习率,使得稀疏参数的学习率较大,稠密参数的学习率较小。 RMSprop:也是自适应学习率算法,对Adagrad做了改进,通过指数加权平均来限制历史梯度的累积。

    作者: 林欣
    发表时间: 2023-07-25 15:21:45
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  • 深度遍历:统计最高分的节点数目 🐟

    有两个节点分数为 2 (分别为节点 0 和 1 )。 题目分析 本题其实一开始题目都要看很久,才明白具体的目的。 计算节点的其实就是在二叉树移除该节点后,至多会剩下三个二叉树:左子树,右子树,父树。然后将这剩下的二叉树上面的节点数量相乘,得到此节点的分数。 以[-1,2,0,2,

    作者: 空城机
    发表时间: 2022-03-11 07:16:07
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  • 目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析(3)

    点映射到heatmap上的过程,并不是简单的一一对应关系的(也就是将原图的某关键点映射到heatmap的某一关键点),而是将原图的某关键点(在CenterNet为检测框的中点)映射到heatmap的某一高斯核区域内。如下图4所示,为每个检测框中心点的高斯核区域显示。又

    作者: @Wu
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  • Vue.js学习笔记 03、Vue样式篇

    说明:对于数组的样式以及对象设置为true的样式全部添加到标签! 二、进阶使用 进阶一:子组件的样式绑定 为子组件(仅有单个标签)设置样式,两种形式设置样式都有效 Vue中子组件样式的绑定:通过行内样式方式。 子父组件: 父组件:createApp()的{}里的template就是父组件。

    作者: 长路
    发表时间: 2022-11-28 13:50:39
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  • KubeEdge在边缘AI场景下提升模型推理效率的方法

    体推理性能。它允许简单样本在边缘节点直接得到推理结果,而将少数难例样本上传到云端由大模型处理,从而降低推理时延,提高实时性。增量学习:针对小样本和边缘数据异构的问题,Sedna支持模型的自适应优化,使得模型能够在使用过程不断学习和改进,越用越聪明。联邦学习:针对数据孤岛问题,S

    作者: Jack20
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  • Hadoop学习--HBase与MapReduce的使用

    HBase以表的形式存储数据,每个表由行和列组成,每个列属于一个特定的列族(Column Family)。表由行列确定的存储单元称为一个元素(Cell),每个元素保存了同一份数据的多个版本,由时间戳来标识。 下面就从安装开始..........

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-31 14:31:40
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  • 【C++快速上手】十三、extern学习笔记

    总结 在C语言的头文件,对其外部函数只能指定为extern类型,C语言中不支持extern "C"声明,在.c文件包含了extern "C"时会出现编译语法错误。所以使用extern "C"全部都放在于cpp程序相关文件或其头文件。 1、C++与C编译区别

    作者: ReCclay
    发表时间: 2022-02-22 15:10:00
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  • Linux内核驱动学习(十)Input子系统详解

    前言 这次主要会学习Linux对于输入设备统一封装的框架,在计算机组成原理,我们可以知道计算机的组成主要分为五个部分:控制器,运算器,存储器,输入,输出。可见,输入作为其中的一个子系统,但是对于众多的设备来说,需要一套统一的规范。所以,在嵌入式系统的外设,鼠标、键盘、按

    作者: 小麦大叔
    发表时间: 2021-12-29 16:50:54
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  • [华为云在线课程][Linux安装][学习笔记]

    Linux哲学思想 一切都是一个文件(包括硬件) 小型,单一用途的程序 链接程序,共同完成复杂的任务 避免令人困惑的用户界面 配置数据存储在文本 Linux生产主流版本 Linux各种版本 CentOS各版本介绍 https://zh.wikipedia.org/wiki/CentOS

    作者: John2021
    发表时间: 2022-03-04 13:41:18
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