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前言 这是学习刘老师的《从零开始造Spring》的第一篇学习笔记。 主要分为两大块 ： 一、解析xml文件，初始化BeanDefinition， 二、生成Bean的实例对象 第一堂课比较简单，我们首先从测试用例出发 测试用例 @Test public void
Python数据分析学习笔记：计算向量夹角 通过计算两个向量夹角了解两个向量之间的相关性。 # 计算向量夹角 import numpy as np def included_angle(a, b): a_norm = np.sqrt(np
流行的学习架构中的「Self-attention」。同一时期，清华大学软件学院丁贵广团队提出的结合重参数化技术的 MLP 也取得了非常不错的效果。原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2021-05-27-13 热点二：机器学习打破「神经元分割
本次学习中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中的数据中直接导入进obs桶中，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
如果你看到我发布的一些文章与视频，你肯定会发现我是学习安全的一名学生当然，不会编程的黑客不是好黑客，所以，我学习过一些前端知识和pyhton这些知识给我带来了很多收益，让我的学习之路愈发的明朗但是，他们也有一些不足之处，因此，我就开始学习了Java最后，很感谢华为给我提供这样一个平台
天晚上关灯还是开灯等甚至根据周围环境控制灯的亮度。4-从上面的例子来看，其实存着很多的机会发展Iot，现在华为技术在5G的优势那么大，所以学习IoT技术从华为云的Oceanconnect平台搞起不会错的！
M框架核心流程，在手写SSM框架的过程中使用及体会面向对象思想和设计模式的魅力，掌握框架内部设计模式及设计思想 [强化并发编程能力] 深度剖析Java内存模型JMM，对Java线程与安全知识点进行全面解读，剖析 JDK中JUC包的一些源码 [数据结构与算法] 通过简单易懂
或控制台 I/O），一定不要持有锁。 结语 线程安全性的相关学习就总结到这，这节的内容相对较多，虽然看完可能只需几个小时，但前前后后总结和归纳，花了几天的时间；即便如此，我仍然乐此不疲地做着这件事情，因为我也在并发学习的过程中，慢慢体会到了并发编程的魅力，通过巧妙的构思，简单的代
个人感觉如果在给定计算平台上做模型部署工作，因为芯片的算力已定，工程师能做的主要工作应该是提升带宽。 一，模型计算量分析 终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。 为了分
作为一个对新技术充满好奇心的开发者，每当更新API时，实际上既紧张，又兴奋。紧张是怕之前学习的不用了，白费了。兴奋是有新的东西肯定是更好，又可以给自己能力添砖加瓦了。 所以，我选择了HarmonyOS Next作为挑战的对象，特别是其最新发布的5.0.1（API 13）版本。在这
流程将在下一篇继续讲解。内容较多，能够看到这的小伙伴，Huazie 在这感谢各位的支持。后续我将持续输出有关 Spring Boot 源码学习系列的博文，想要及时了解更新的朋友，订阅这里即可。
关于异步 IO 服务器模型的学习，大家只需要理解异步IO的工作方式，以及了解在 Linux 中可以通过 libaio 和 io_uring 技术可以构建异步 IO 服务器模型。如果想深入学习 io_uring 的底层原理，则可以去官网或者谷歌搜索相关资料去深入学习。 这篇文章，大家可以去了解：
II. 解决方案：通过调整学习率、采用适当的正则化技术、增加探索经验等方法提高模型的稳定性和泛化能力。 II. 解决方案探讨 A. 深度强化学习模型 I. 优势：深度强化学习模型能够处理高维度、复杂的输入数据，并学习到更复杂的策略。 II. 挑战：训练深度模型需要大量的数据和计算资源，并且容易受到过拟合等问题的影响。
因为一个小项目需要进行安卓APP的开发，特此进行Android的学习，同时我也没接触过JAVA，所以暂时对各种语法的理解并不深刻，仅做一个使用方法的记录，方便复制粘贴。 参考学习视频：Android安卓开发30小时从零搞定百度地图（2020安卓开发全套教程)
盘和邮件（或将数据集托管到Github）、数据集发布方（准确的说是比赛举办方，会在一些竞赛平台上发布一些比赛，以及相应的数据集）。数据是深度学习的根本，然而当前的公开数据集生态略显原始，公开数据集的检索管理共享都缺乏高效的工具和平台。为了解决这些痛点，Graviti搭建了公开数据集社区
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。 一、张量拼接与切分 1.1 torch.cat 功能：将张量按维度dim
行强化学习AI能力部署，导航机器狗绕开火焰关闭可燃气体开关灭火。在刚刚结束的HC Keynote中，为大家演示了基于华为ModelArts和Atlas 200DK的机器狗构建起“感知+认知+决策”的能力。其中，机器狗是如何运用ModelArts平台进行云端协同利用强化学习算法进行
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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 46 篇。 基础知识铺垫 关于 Sobel 算子、Scharr 算子、laplacian 算子在 这篇博客 中已经学习过了，第二次学习，可以针对算子卷积核进行一下稍微深入一点的理解。
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
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