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    • 物联网学习笔记：(三) 物联网网关协议比较：MQTT 和 Modbus

      是一个串行通信协议，首次出现于 1979 年，是连接行业设备实际使用的标准协议。 MQTT早在 20 年前便已出现，但是将这两个协议结合在一起使用，能够为深度嵌入式设备提供物联网的规模和连接性。    图 1. 物联网 (IoT) 网关作为物联网通信的支持解决方案 我们来看一下 Modbus 和

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      作者： Tianyi_Li
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    • 疯狂Java学习笔记（60）----------8张图理解Java

      疯狂Java学习笔记（60）----------8张图理解Java 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 1 2

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      作者： brucexiaogui
      发表时间： 2021-12-29 18:02:22
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    • 如何科学高效的学习Web前端开发？

      们，不知道准备得怎么样了呢? 有的朋友在想方设法的学习，争取在年后的金九银十能靠实力找到一份满意的工作!有的小伙伴在准备准备回家过个团圆年，来年再战!还有的小伙伴很迷茫，想学前端，却没有方向!这篇文章，就是教你零基础如何高效的学习web前端。 web前端开发（也称为客户端开发

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      作者： 孙叫兽
      发表时间： 2021-04-09 17:34:44
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    • 人工智能在线展点学习有感

      入挖掘过这门语言，这学期也才刚刚开始接触专业课，所以坦白来说，这次参加的人工智能在线展点还有一些别的活动，我都是非常一知半解的，觉得自己所学习的知识和直播里老师们讲的完全没有关系，但是也情有可原。说不出来学到了什么，因为问题太多，都不知道从何问起，但是参加了肯定就会有所收获，更何

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      作者： 无聊蘑菇
      发表时间： 2020-03-31 19:31:08
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    • React 入门学习（七）-- 脚手架配置代理

      📢 大家好，我是小丞同学，一名准大二的前端爱好者 📢 这篇文章是学习 React 中脚手架配置代理的学习笔记 📢 非常感谢你的阅读，不对的地方欢迎指正 🙏 📢 愿你忠于自己，热爱生活 引言 React 本身只关注于页面，并不包含发送 Ajax 请求的代码，所以一般都是集成第三方的包，或者自己封装的

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      作者： 阿童木
      发表时间： 2021-09-24 02:14:15
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    • 小窍门---自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？

      针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理 > 模型”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 注意：自动学习生成的模型，不支持下载使用。 **图1** 自动学习生成的模型 ![image.png](https://bbs-img

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      作者： 运气男孩
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    • 强化学习用于做市商（Market Making with Reinforcement Learning）

      文献说明，强化学习智能体能够了解竞争对手的定价策略；还可以智能地选择买卖的非对称价格来管理库存，并根据市场价格漂移是正（还是负）保持库存。通过提出奖励公式，强化学习可以用于具有风险规避能力的做市商智能体。训练强化学习智能体需要依赖于仿真环境（模拟器）。仿真环境为样本密集型R算法提

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      作者： 荷籽
      发表时间： 2020-08-29 09:39:56
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    • 【云驻共创】学习Rust适合写什么练手项目？

      Rust的并发性能和内存安全性创建出高效、可靠的应用程序。 机器学习库：使用Rust编写一个简单的机器学习库，实现基本的机器学习算法（如线性回归、决策树或神经网络）。Rust的性能和并发性能使其成为构建高性能机器学习库的理想选择。 分布式系统：尝试构建一个简单的分布式系统，涉及多

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      作者： 黎燃
      发表时间： 2023-07-24 01:33:28
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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》第三章 第六节AT指令调测NB-IoT模组的理解

      一.课程大致内容答：本课程带领我们学习了AT指令调测NB-IoT模组的全过程二．课程中使用的AT指令      答：        AT+CGSN=1 接收区返回的值“+CGSN:”后面的86开头数字为IMEI号；        AT+NCDP=XXXXXXXX  获取物联网平台的IP和端口号

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      作者： 子本兮
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    • TICS隐私计算技术路线指引

      征的多行样本进行学习（如同一地区的两家银行），即数据特征是重叠的，这可以增加模型训练的样本总量。纵向联邦学习是指联合多个参与者共同样本的不同数据特征进行学习（如同一地区的银行和商超），即训练样本是重叠的，这可以增加模型训练的数据维度。联邦迁移学习是指参与者间数据特征和样本重叠都很

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      作者： XyHalcyon
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    • flask学习笔记（八） --模板中嵌套逻辑代码

      欢迎加入知了课堂，学习flask Python Flask系列（1）——基础：http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004091002 Python Flask框架——

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      作者： 王建峰
      发表时间： 2021-11-18 20:16:14
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    • 机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）含特征优化模型融合等

      (或 LOO) 是一个简单的交叉验证。每个学习集都是通过除了一个样本以外的所有样本创建的，测试集是被留下的样本。 因此，对于 n 个样本，我们有 n 个不同的训练集和 n 个不同的测试集。这种交叉验证程序不会浪费太多数据，因为只有一个样本是从训练集中删除掉的: 留P交叉验证： LeavePOut

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      作者： 汀丶
      发表时间： 2023-03-27 11:14:04
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    • 从无到有,我为什么要学算法【算法学习】

      我为什么要学算法？ 前面的算法之美就这个问题的答案。 如何保持学习的热情和积极性？ 我一般会保持下面这张图中的良性循环 学习中分阶段取得收获，每个阶段的收获可以鼓舞自己继续学习下去。 未完待续 上面问题列表中，后面三个问题，我会完成一系列的算法学习之后，将经验进行总结，再发出来。 这个从无到有

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      作者： 叶一一
      发表时间： 2023-05-28 11:55:57
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    • 在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0分类模型性能提升

      1）替换为”UNK”标签 同词性词替换：对原始样本中的所有词，以一定的概率（如0.1）替换为本数据集钟随机一个同词性的词 N-sampling：从原始样本中，随机选取位置截取长度为m的片段作为新的样本，其中片段的长度m为0到原始样本长度之间的随机值 模型剪裁，基于 PaddleNLP 的 Trainer

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      作者： 汀丶
      发表时间： 2022-11-12 13:48:13
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    • Java学习笔记3.2.3 类的封装 - 方法的递归

      文章目录 零、本讲学习目标 一、理解递推与递归 二、案例演示递归 （一）利用递推法与递归法计算阶乘

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      作者： howard2005
      发表时间： 2022-05-11 15:42:55
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    • Python学习笔记：闭包与作用域

      文章目录 零、学习目标 一、闭包（Enclosure） （一）函数引用 1、引用变量

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      作者： howard2005
      发表时间： 2021-11-18 18:34:40
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    • 【ML】机器学习中常见的25个数学公式

      未来展望: 由于其解释性强，将继续在医学、生物领域得到广泛应用，同时与深度学习结合使其适用范围进一步扩大。 以上只涵盖了两个基本的机器学习数学公式，由于篇幅所限，无法涵盖所有25个公式的详细信息。不过，许多经典的机器学习书籍和在线课程提供了更全面的数学基础讲解，比如《Pattern Recognition

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      作者： 红尘灯塔
      发表时间： 2024-12-27 09:20:25
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    • 如何激活优学院学习卡

      如何激活优学院学习卡 如何激活优学院学习卡 时间：2021-04-08 14:21:46 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接：优学院平台；服务商：北京文华在线教育科技股份有限公司 登录优学院平台，在【首页】右侧点击【激活学习卡】按钮，进入激活学习卡的页面。 图

      百科

    • 在识别细胞结构上，AI做到了人类不能做的事情

      该团队的研究已经持续了数年。深度学习发挥重要作用在识别细胞结构的过程中，深度学习发挥了重要作用。2017 年，该团队提出利用深度学习来识别未标记细胞明视野图像中难以发现的结构，并证实了这种方法的可行性。具体而言，通过在未标记细胞实验中使用一种深度学习算法，团队创建了一个展示细胞核中

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      作者： QGS
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    • 全连接、局部连接、全卷积与局部卷积学习笔记

      全卷积的连接方式；相比与全卷积会成倍引入额外参数，但有更强的灵活性和表达能力；相比于局部连接，可以有效控制参数量 以下内容转自： 深度学习——全连接，局部感知，权值共享，卷积输入输出的个人理解_simple丨li的博客-CSDN博客_局部感知 首先理解： 1、全连接层1：（输入为卷积）

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      作者： 风吹稻花香
      发表时间： 2022-04-11 16:50:23
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