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最基础的概念，什么是幂等性？幂等性：提交多次的情况下，结果都一样。比如数据库查询，可称为天然幂等性，即查询多次结果都一样，无需人为去做幂等性操作。但是update table set value=value+1 where id=1,每次执行的结构都会发生变化，不是幂等。inter
五大流派 ①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树 ②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫 ③联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络 ④进化主义：生
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索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构类似与一本书的目录。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化
AS编程的流程 在网盘里没看到，能否做一个呢，比如光照
纯小白，纯纯的0基础。写点高手都想不到能难倒新手的东西。第一次课第一节课主要内容分两个部分：①跟着视频走一遍把环境布置下来。②复制粘贴然后体验一下别人写好的程序。第①部分不谈，遇到不会的去群里提问，去折磨老班。第②部分，首先需要下载一个软件 来运行代码。vscode、vim等软件
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坚持！
1. 什么是视觉问答VQA（Visual Question Answering）？给定一幅图片及与图片相关的问题，系统通过理解图片回答这个问题，它涉及到图像识别和自然语言理解。它是计算机视觉和自然语言处理问题的高级综合，好的VQA系统可以帮助盲人理解这个世界。2. Pythia是如何开始的？Facebook
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本课程由台湾大学李宏毅教授2023年开发的课程，主要介绍快速了解机器学习基本原理、能够使用工具的AI、生成式学习的两种策略。 开始学习 机器学习基本概念介绍 机器学习基本概念介绍 第二阶段：文本生成之奥秘—大模型原理与应用实践 通过本课程的学习，使学员掌握大模型在文本生成中的原理和应用。 本课程
素的不同发音状态，而状态之间的转移概率和每个状态生成特定声学特征的概率由训练数据学习得到。深度学习模型（如循环神经网络，长短时记忆网络）： 近年来，深度学习在ASR中取得了显著进展。深度学习模型可以自动地学习到特征的表示，并且通常在大量数据下表现优秀，尤其是在端到端的语音识别中。3
ModelArts人工智能集群服务支持大规模分布式训练。为帮助开发者及企业客户解决训练大模型时面临的技术、成本、资源等挑战，华为云一站式AI开发平台ModelArts提供人工智能集群服务，全场景深度优化，支持大规模分布式训练。从端到端全流程角度看，相比线下开发大模型，基于Mod
前言 本文介绍spring cloud 的学习和使用，在本文中我们会继续引用多个文章，逐步的学习spring cloud的使用。本文所涉及的代码全部存储在github上 本文使用的开发环境为 idea java 8 默认使用idea的spring initializr新建工程,新建项目为maven项目；
基于YOLOv10深度学习的交通信号灯检测识别系统 介绍 交通信号灯检测与识别是智能交通系统的重要组成部分。利用YOLOv10（You Only Look Once，第十版本）进行交通信号灯的检测和识别，不仅提高了准确性，还提升了实时性能，适用于复杂交通环境下的应用。 应用使用场景
求大神帮忙 困扰很久了 关于训练管理的训练作业的可视化
重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四
数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景
目录 训练 下载算法 下载.weights结尾的预训练模型，并将weight文件转为h5文件 修改类别。 Labelme标注的数据集转为yolov3训练的数据集。 执行Kmeans.py文件计算anchors。 修改train.py文件。 测试 修改yolo.py
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