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使用ModelArts实现花卉图像分类
使用ModelArts实现花卉图像分类目标：使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建，预置模型选择，模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 &nb
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非线性优化--NLopt算法使用及C++实例
非线性优化--NLopt算法使用及C++实例 NLopt 支持的算法命名规律：算法选择选择全局优化要注意的问题 CodeResult 看这篇之前建议先看这篇，里面讲了非线性优化的原理即相关名词的概念，然后介绍了NLopt的使用方法，这个方法是基于C语言的，本片介绍一个NLopt的实例，用的C++语言。
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什么是 强化学习 (Reinforcement Learning)
这也是强化学习的核心思想. 可以看出在强化学习中, 一种行为的分数是十分重要的. 所以强化学习具有分数导向性. 我们换一个角度来思考.这种分数导向性好比我们在监督学习中的正确标签.对比监督学习我们知道监督学习, 是已经有了数据和数据对应的正确标签, 比如这样. 监督学习就能学习出那些脸对应哪种标签
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Flutter 1.20 下的 Hybrid Composition 深度解析
WebView、MapView等能力，使用了 VirtualDisplays 的实现方式。 如今 1.20 官方开始尝试推出和 iOS PlatformView 类似的新 Hybrid Composition 模式，本篇将通过三小节对比介绍 Hybrid Composition 的使用和原理，一起来吃“螃蟹”吧～
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《数据科学与分析：Python语言实现》 —2.4.2 NumPy数组和矩阵
在这种情况下，我们使用矩阵命令来定义对象，并且乘法的结果是符合预期的： 定义NumPy矩阵的另一种方法是使用mat函数来定义NumPy数组。线性代数中广泛使用的操作是矩阵的转置。使用transpose命令可以很容易地实现这一点： 最后，使用SciPy包，我们可以使用linalg方法
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Kotlin系列一：基础知识快速入门
cala，python，借鉴了很多语言，学了很多语言发现他们越来越像，就像C#之父Anders Hejlsberg说的：未来的编程语言将逐渐融合各自的特性，而不会只存在单纯的声明式语言或者函数编程语言。 对比Java的一些优势： 与作为命令式语言时代的产物：Java相比，Kotl
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图像语义分析：深度理解图像中的信息
对象、场景、动作等高级概念。深度学习技术在图像语义分析中取得了巨大的成功，特别是卷积神经网络（CNN）和自注意力机制（Transformers）等模型的应用。 III. 图像语义分析的方法 1. 物体识别 物体识别是图像语义分析的基础，通过深度学习模型可以识别图像中的各种物体
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《云计算与虚拟化技术丛书 Service Mesh实战》—2.3Linkerd主要功能
pkin，动态追踪系统运行状态，无需对应用代码做任何修改。支持多种协议多语言 支持HTTP、HTTP/2、gRPC、Thrift等协议。 Linkerd是语言无关的，任何环境，任何语言都支持。
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优雅的使用 ThreadLocal
开发中难免遇到需要把一个参数层层的传递到最内层，然后中间层根本不需要使用这个参数，或者是仅仅在特定的工具类中使用，这样我们完全没有必要在每一个方法里面都传递这样一个 通用的参数。如果有一个办法能够在任何一个类里面想用的时候直接拿来使用就太好了。 Java的 Web项目大部分都是基于 Tom
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使用 RxJava 进行响应式编程
现在让我们对流执行一些操作。首先，我们将使用 GSON 将 转换String为 JSON 对象。然后，我们将使用该对象仅过滤 Solana 区块链上的交易。 为此，我们可以在类上使用map()和方法。使用，我们可以将字符串逐个事件转换为 JSON 对象。然后，我们在方法中使用 JSON来仅保留那些
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5.Makefile变量的定义和使用
变量对于我们来说是不陌生的，在学习各种编程语言时会经常用到。就拿C语言来说，变量的使用是十分常见的，变量可以用来保存一个值或者是使用变量进行运算操作。Makefile 中的变量也是这样，我们可以利用它来表示某些多处使用而又可能发生变化的内容，不仅可以节省重复修改的工作，还可以避免遗漏。
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【云驻共创】华为云数据库DDS产品深度赋能
声明：本文参考自《华为云开发者学堂 》，华为云数据库DDS产品深度赋能，主要面向DA、交付、一线、二线数据库从业者，针对DDS常见问题及产品特性进行介绍，涉及：产品特性介绍、产品使用场景介绍、产品常见问题介绍、DDS实例使用规范及最佳实践介绍、DDS副本集内部机制和分片集群内部原理介绍等。
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Go+ SHA1 哈希值教程（4.12）
Python 之形结合 Go 之心，让工程师处理数据不需要学习新的开发语言，让初学者学习编程、开发作品的门槛更低的编程语言。 正文 SHA1 哈希值经常用于计算二进制或文本 blob 的短标识。例如，Git 的版本控制系统广泛使用 SHA1 来识别版本化的文件和目录。Go+ 提供了计算
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机器学习-学习率：从理论到实战，探索学习率的调整策略
使用预训练模型和微调学习率 定义： 当使用预训练模型（如VGG、ResNet等）时，微调学习率是非常关键的。通常，预训练模型的顶层（或自定义层）会使用更高的学习率，而底层会使用较低的学习率。 例子： 如果你在一个图像分类任务中使用预训练的ResNet模型，可以为新添加的全连接层设置较高的学习率（如0
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Go语言入门很简单：Go 中的作用域和隐藏
string _ = a { var a int _ = a } } 闭包 使用嵌入式函数时，作用域非常重要。函数中使用且未声明的任何变量都是对上层范围的引用。众所周知的使用 goroutine 的例子： package main import ( "fmt"
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软件测试|Python内置模块使用（一）
sample(l1, 3)) # [5, 7, 12] json模块 引言： json模块也称为序列化模块 序列化可以打破语言限制实现不同编程语言之间数据交互 语法规则： 1.名称必须是用双引号（“”）来引住 2.值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、nu
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UE5.2 SmartObject使用实践
Object。 但SmartObject实践起来较为繁琐，主要依赖于AI及行为树，并且在UE5.3中这个模块更换了Claim接口，使其无法在纯蓝图配置中跑起来，因此本文将用一个简化的案例并配合UE5.2版本演示该模块使用。 1.SmartObject配置 (1)首先打开插件Sma
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深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化[L1、L2，Dropout]
硬性注意力通过以上两种方式选择Attention的输出，这会使得最终的损失函数与注意力分布之间的函数关系不可导，导致无法使用反向传播算法训练模型，硬性注意力通常需要使用强化学习来进行训练。因此，一般深度学习算法会使用软性注意力的方式进行计算， 1.3.2键值对注意力机制¶ 假设我们的输入信息不再是前边所提到的H=[h1
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FunctionGraph触发器的作用及使用原因
时验证数据的准确性）。触发器提供了一种简便的方法来编排复杂的云服务和应用程序之间的交互，而不需要写大量的代码去处理这些交互。使用触发器的原因使用触发器的主要原因有以下几点：提高效率：触发器可以自动化地响应事件，无需人工干预，从而提高了工作效率。简化开发：开发者可以将精力集中在核心
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使用魔方AppCube感想
去年8月份有创建过魔方AppCube，可能使用的是模板构建app，之前使用过程中没有什么问题。可能时间久没使用，忘记了一些步骤。在这次使用的过程中出了一些问题。 1.之前创建的共享实例已经过期，但是无法退订，造成无法重新创
