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学习区块链技术 课程学习，动手实验，技能认证，全面掌握区块链前沿技术 在线课程 区块链概念了解 了解区块链的基本概念，为学习奠定基础。 区块链全景实践课 本期课程结合华为云区块链服务 BCS，从入门到实践，循序渐进一站式学习。5节实战精品课，涵盖BCS基础概念、各行各业的应用现状
点关注公众号，回复“1024”获取2TB学习资源！ 近日，我国首个桌面操作系统开发者平台“开放麒麟”正式发布。 该平台由国家工业信息安全发展研究中心等单位联合成立，将打造具有自主创新技术的开源桌面操作系统。 “开放麒麟”社区旨在
地使用语言模型（LMs）进行各种应用和研究主题 Prompt工程是一种相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LMs）进行各种应用和研究主题。Prompt工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力，
本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习高分辨率表征来完成密集的预测任务，而原来的Vision Transformer学习的则是低分辨率表征，同时具有很高的内存和计算成本。作者在高分辨率卷积网络(HRNet)中分别引入的多分辨率并行设计，以及local-window
在特殊环境里，针对复杂情景如何提高自动学习准确率？除了手动增加数据集外(基础5张图片进行训练，为灰度图片精度)，能否在notebook里创建一个YOLO模型加算法(算法市场订阅)来跑出高精度模型供特定场景使用？ 地铁某零部件上面是一张灰度图片，针对相机拍摄角度问题会在地铁驶
上海大学站 量子计算黑客松全国大赛·宣讲 上海大学与华为、南方科技大学联合举办2021 量子计算黑客松全国大赛，该比赛致力于推进量子计算的基础与应用研究。望广大学子能够积极参与此次比赛，共同创新，推动量子计算的技术发展。 2021量子计算黑客松全国大赛·上海大学站 2021量子计算黑客松全国大赛·上海大学站
则可打开华为云API插件主面板 。 在搜索框中搜索示例代码。同时下面的热门推荐会为您展示最近有哪些常用的示例代码。 选您想学习的教程，通过向导式的教程学习代码。 图1 父主题： 示例代码
到期后将会失效，同时微认证有一定的生命周期，可能会因为云产品的更迭而下线优化或停止服务，即该微认证已不具备学习使用价值，故建议收到微认证兑换码后，尽快完成兑换，开展学习、实验、和考试认证。 父主题： 微认证购买常见问题
typedef enum { FALSE, TRUE } Boolean; Boolean visited[MaxVertexNum]; //DFS：深度优先遍历的递归算法 void DFSM(MGraph *G, int i) { //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵
至连想都不想。 🍇有监督学习 经典机器学习通常分为两类：有监督学习(Supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning)。 在“有监督学习”中，有一个“监督者”或者“老师”提供给机器所有的答案来辅助学习，比如图片中是猫还是狗。“老
！🚀 🧧福利赠与你🧧 无论你是计算机专业的学生，还是对编程有兴趣的小伙伴，都建议直接毫无顾忌的学习此专栏「滚雪球学SpringBoot」，bug菌郑重承诺，凡是学习此专栏的同学，均能获取到所需的知识和技能，全网最快速入门SpringBoot，就像滚雪球一样，越滚越大， 无边无际，指数级提升。
在机器学习中的归一化，也叫标准化，就是将需要处理的特征数据经过算法处理后，限定在一定的范围内，通常是【0， 1】或【-1， 1】。 通常是由于数据的各个特征的计量单位差异较大，从而造成数据特征在执行机器学习算法中所占的特征比重不同，因此需要进行归一化。 例如，在《机器学习实战》一
pull和git fetch是两个常用的命令，用于从远程仓库获取更新。虽然它们都有相似的功能，但在背后的机制和使用场景上存在一些关键的区别。本文将深度解析git pull和git fetch，帮助开发者更好地理解它们的异同以及在实际开发中如何选择使用。 1. Git Pull 和 Git
Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec）译者：林赐人工智能百科全书易于上手的人工智能自学指南涵盖机器学习 深度学习 自然语言处理 神经网络 计算机博弈等各种知识 图文详细 讲解细致 配备丰富的教学资源和学习素材美国经典教材，在美亚上，被评价为自Russell & Norvig的《人工智能：一种
IPv4 的地址空间最终将全部耗尽。 使用变长子网掩码 VLSM 可进一步提高 IP 地址资源的利用 率。 在 VLSM 的基础上又进一步研究出无分类编址方法，它的正式名字是无分类域间路由选择 CIDR (Classless Inter-Domain Routing)。 2.2
中得到了广泛的应用。深度学习方法在时间序列预测中能够识别诸如非线性度和复杂度等数据的结构和模式。关于新开发的基于深度学习的预测时间序列数据的算法，如“长短期记忆 (LSTM)”，是否优于传统的算法， 仍然是一个开放的还待研究的问题。本文的结构如下：了解深度学习算法RNN、LSTM
概述 今天接着学习设计模式，今天要学习的模式是代理模式。代理模式的应用场景有很多，例如：生活中的代购，明星的经纪人。 定义与结构 代理模式（Proxy）是一种设计模式，为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。 在软件开发中有个原则：就是开-闭原则，对新增开放，
基于深度学习平台，提供精确的文字识别能力。 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 方案优势 采用深度学习算法，识别精度高。
易学：对于程序员来说，Python 相对容易学习，因为它的语法和标准库。此外，它是一种动态类型语言，这意味着 RDD 可以保存多种类型的对象。 大量库： Scala 没有足够的数据科学工具和库，例如 Python 用于机器学习和自然语言处理。此外，Scala 缺乏良好的可视化和本地数据转换。
概率 - 志光 - 博客园 (cnblogs.com) 十分钟学习 统计学习方法 李航 第二版 之《4.1 朴素贝叶斯法：核心——贝叶斯定理》_哔哩哔哩_bilibili 【AI 版】十分钟学习 统计学习方法 李航 第二版 之《4.4 朴素贝叶斯法：极大似然法之原理篇》_哔哩哔哩_bilibili
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