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openEuler操作系统及社区介绍 学习笔记 目录 是什么 优势 共建生态 参与社区 是什么 和主流是并列的关系，换个有雄心壮志的说法，欧拉，是给世界另一个选择。 License选择：木兰协议。 从这个不同协议色块可以看出，欧拉是在继承、增强、发展，在前人的基础上，走自己的路。
一、为每个类别标识修改训练集。因为“梯度提升树分类”是二分类算法，所以要把训练集标识改为2个。具体操作如下：1、复制4个《【7天入门机器学习课程附加题：故障多分类】总结之二——数据处理》处理好的数据训练集xlj.csv，引入新标识“other”用9表示。对标识0(Normal)使用的训练集xlj0
当p=2时，就是欧氏距离（对应L2范数） 2.1 K值的选取 如果选择较小的K值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，学习的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用，但缺点是学习的估计误差会增大，预测结果会对近邻的实例点分成敏感。如果邻近的实例点恰巧是噪声，预测就会出错。换句
CodeArts Snap入门学习【玩转华为云CodeArts Snap】 CodeArts Snap是什么呢？它是华为云智能编程助手，它作为国内云厂商中首个AI代码辅助编程工具，通过将自然语言转化为编程语言，提升开发者编程效率，助力企业快速响应市场需求。 那么，华为云CodeArts
文章目录 零、学习目标 一、文件下载概述 二、实现文件下载功能 （一）创建Spring Boot项目 （二）整合Bootstrap
化： 下载地址：seata开发包 链接：https://pan.baidu.com/s/1iiQphUPbvgcIyXcIjUcjZA 提取码：cbr2 进入到其中nacos目录下执行脚本，在windows中我们使用git工具来使用： ./nacos-config-interactive
Vue 只关注视图层， 采用自底向上增量开发的设计。 Vue 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件，Vue 学习起来非常简单。 官方网站：https://v3.vuejs.org/ 中文文档: https://v3.cn.vuejs.org/guide/introduction
计算量大，且逆矩阵可能不存在 3. 约束最优化 3.1. 等式约束 可参见学习笔记|拉格朗日乘子法） 3.2. 不等式约束 可参见学习笔记|线性规划的标准化、学习笔记|KKT条件与拉格朗日乘子法、学习笔记|广义拉格朗日函数与KKT条件的应用等。
1、MybatisPlus概述 2、MybatisPlus特性 3、基本环境搭建 4、测试 MybatisPlus学习笔记（一）😄 Code皮皮虾 一个沙雕而又有趣的憨憨少年，和大多数小伙伴们一样喜欢听歌、游戏，当然除此之外还有写作的兴趣，emm…，日子还很长，让我们结伴一起走下去吧🌈
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 格式控制符： ％---格式说明引导符。 －---指定左对齐输出。 0---指定空位填零。
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1、代码生成器简介 2、代码生成器配置 3、运行结果MybatisPlus学习笔记（六）😁 Code皮皮虾 一个沙雕而又有趣的憨憨少年，和大多数小伙伴们一样喜欢听歌、游戏，当然除此之外还有写作的兴趣，emm…，日子还很长，让我们一起加油努力叭🌈 欢迎各位小伙伴们关注我
你会习惯这些名称的，因为如果你一直用深度学习做计算机视觉的话，它们会频繁出现。 使用预训练网络有两种方法：特征提取（feature extraction）和微调模型（fine-tuning）。两种方法我们都会介绍。首先来看特征提取。 特征提取 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特
计算机操作系统学习笔记 | 进程 进程 正如我们所知，一个进程是一个程序对某个数据集的执行过程，是分配资源的基本单位。 进程的静态描述由3部分组成：进程控制块 (Process Control Block, PCB) 、有关程序段和该程序段对其进行操作的数据结构集。而PCB（
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
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一．课程大致内容 答：讲解了如何在华为OC平台上建立Profile文件的方法。二．对课程个人的理解 答：随着时间的变化与平台的更新，现在视频所录制的步骤在不同版本上有不同的变化。如果掌握了理论知识与框架，那么无论哪个版本，不过是入口变化而已。看视频，可能是一代版本一代
场景复杂、干扰多的情况下，识别效果不好，这个时候深度学习OCR就能体现出巨大的优势。1.2 传统OCR与深度学习OCR传统OCR基于图像处理（二值化、连通域分析、投影分析等）和统计机器学习（Adaboot、SVM），提取图片上的文本内容；用到的计算机视觉算法库主要有Op
选择变量并剔除嘈杂或冗余的特征。正则化对在线算法效果良好，因为当在线机器学习算法正在工作并从示例中拟合其系数时，它与之同时工作，而无须为了选择特征再运行其他数据流。事实上，正则化只是一个惩罚值，它被加入到学习过程的优化中。它依赖于特征的系数和用于设置正则化影响的参数alpha。正
https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/?offset=7&limit=6 这个 api 在公网上可以用于学习目的使用： 这里有一个小问题：每次我在浏览器里修改 limit 的值时： form control 的 valueChanges 事件会触发两次：
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