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  • 华为云Python编程学习路径

    易于阅读:Python代码定义更清晰。    易于维护:Python成功在于它源代码是相当容易维护。    一个广泛标准库:Python最大优势之一是丰富库,跨平台,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。    互动模式:互动模式支持,您可以从终端输入

    作者: QGS
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  • 三联虹普:华为云EI加持让智能制造加速升级

    是陌生,但纺织行业大家就很熟悉。从前,纺织行业是关系国计民生基础行业,放眼全球,也是这样情况。纺织业其实也就是合成纤维制造业。我们生活中充满大量合成纤维,比如80%食用纤维是合成纤维;还有我们身上穿棉麻丝毛制品,天然纤维含量很低。为什么会出现这个出乎意料情况呢?

    作者: ModelArts-Lab
    发表时间: 2019-08-02 10:53:11
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  • 【愚公系列】2024年05月 《AI智能化办公:ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通》 019-用 ChatGPT 生成视频

    何进步,艺术核心——表达人类情感和观点能力——是不变。AI图片创作不应被视为对传统艺术形式威胁,而是一个与人类艺术家合作,共同探索新创意领域机会。 让我们拥抱这一技术带来无限可能,同时也深思如何在这个快速发展领域中,保持艺术真诚和深度。 谢谢大家! ---

    作者: 愚公搬代码
    发表时间: 2024-05-28 15:56:54
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  • 华为侯金龙:打造全场景智慧,共创世界一流“智慧深圳”

    合发展带来裂变效应。拓展“全场景智慧深圳”高度和宽度基础创新深度将决定“全场景智慧深圳”高度。我们需要向应用与基础创新并重城市创新2.0时代迈进,大力发展基础创新,利用深圳优势资源,充分调动科研院所、头部企业和高校资源,提升创新层次与含金量,提升整个城市基础创新能

    作者: 技术火炬手
    发表时间: 2020-07-29 11:40:28
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  • 华为云确定性运维管理服务助力数字政务行“稳”致远

    可防可控可治运维管理体系:通过高质量产品开发、严谨运维流程制度来降低风险发生概率,用技术手段将可能发生故障间隔、影响范围及恢复时间“不确定性”通过运维变成“确定性”,同时结合华为30多年安全合规经验,构建起坚不可摧安全防护体系,确保政务云上数据与业务的安全。

    作者: 城市云
    发表时间: 2024-07-31 15:56:55
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  • 基因组数据自动建模工具-AutoGenome-SHAP模型解释“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习笔记

    基于SHAP模型解释模型可解释性是很重要,每个机器学习应用和系统都离不开理解和模型解释,尤其是针对复杂行业的人工智能系统。模型可解释性能够指导模型改进,帮助业务人员理解模型做决定依据,以评估模型好坏。对于开发人员而言,只有充分了解模型可解释性,才能更有效地优化和选择

    作者: QGS
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  • 基因组数据自动建模工具-AutoGenome-SHAP模型解释

    基于SHAP模型解释模型可解释性是很重要,每个机器学习应用和系统都离不开理解和模型解释,尤其是针对复杂行业的人工智能系统。模型可解释性能够指导模型改进,帮助业务人员理解模型做决定依据,以评估模型好坏。对于开发人员而言,只有充分了解模型可解释性,才能更有效地优化和选择

    作者: 运气男孩
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  • 一文搞清楚 Docker 镜像、容器、仓库

    镜像。用户也可以自建私有仓库来存储和管理自己 Docker 镜像。 通过使用 Docker 镜像、容器、仓库,可以实现应用程序快速部署、运行和管理,提高了应用程序可移植性和可伸缩性。 2、镜像、容器、仓库之间关系 Docker 镜像、容器、仓库之间关系如下: Docker 镜像是一个只读模板,包

    作者: 激流丶
    发表时间: 2023-06-17 19:03:09
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  • 两万字解析AIoT智能物联网工程师学习路线,最全路线谁赞成谁反对?【转载】

    和#include <>区别4)头文件搜索规则5)C语言条件编译6)C语言宏定义7)宏定义基本使用8)带参数宏定义9)宏定义和函数区别10)宏参数字符串化和宏参数连接指针1)指针基本使用a) 指针概念b) 指针变量定义和使用c) 指针变量运算d) 指针所占用内存空间e)

    作者: 哥的时代
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  • 2023年13个面向初学者最佳免费3D建模软件

    适合专家和受过教育初学者出色软件。 基于云文件共享。 建模工具非常好,功能强大。 缺点: 没有基于Web版本,这是基于云软件缺点。 Fusion 360是为学校和学术机构创建,是Autodesk创建另一种3D软件。毫无疑问,它是专家3D软件建模工具,但是对于受过教育初学者来说,它足够用户友好。Fusion

    作者: yd_217961358
    发表时间: 2023-09-07 15:46:45
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  • AI技术现状

    像和语音识别,从智能家居到自动驾驶等等。随着技术不断发展,现在AI技术已经取得了许多突破性进展,下面将对现在最新AI技术现状进行详细介绍。1.机器学习机器学习是AI核心技术之一,它是一种让计算机通过数据自动学习和优化模型方法。现在,机器学习已经广泛应用于各个领域,如图

    作者: 运气男孩
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  • 华为Could API人工智能系列——文档分类

    小、形态完好,在大盘见底、芯片见底后,也基本成为了最强几只标的。形态最好容大,率先历史新高,成为了新材料龙头;形态次之深科技,今天也创下了历史新高,将成为新封测龙头;形态再次之紫光国微,即将历史新高,可能成为新设计龙头。 ​ 调试结果: { "result": [

    作者: 红目香薰
    发表时间: 2024-02-25 12:06:44
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  • 鸿蒙开发:沉浸式效果实现

    沉浸式效果,除了避免状态栏、应用界面和导航条突兀效果,更多是提升用户体验,比如下面的效果,当页面中标题栏颜色和状态栏不一样时,视觉上显然是很突兀,大家可以纵观市场上绝大部分主流应用,比如支付宝,微信,或者各个游戏,都会发现,不约而同都采取了沉浸式效果。 鸿蒙当中实现沉浸式效果,

    作者: 程序员一鸣
    发表时间: 2025-01-15 16:41:52
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  • Android修行手册之Kotlin-【变量和常量】、【基础类型】、【字符串】、【类型转换】、【函数定义】、【匿名函数】和【可变

    众所周知,人生是一个漫长流程,不断克服困难,不断反思前进过程。在这个过程中会产生很多对于人生质疑和思考,于是我决定将自己思考,经验和故事全部分享出来,以此寻找共鸣 !!! 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧,以及各种资源分享(网站、工具、素材、源码、游戏等) 有什么需要欢迎私我,交流群让学习不再孤单。

    作者: 芝麻粒儿
    发表时间: 2022-01-23 10:05:09
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  • 【蓝桥杯】十天冲刺省赛,保送国赛基础知识常考点复习 | Day01 | 数据结构基础之链表

    没有任何关联。而且在每个新节点在产生之前,我们都是不知道他地址。 深入链表 如果光看原理,可能不是太理解是什么意思,由此,我们利用一个题例来加深一下理解。 小王子有一天迷上了排队游戏,桌子上有标号为 1-10 按顺序摆放 10 个玩具,现在小王子想将它们按自己

    作者: 府学路18号车神
    发表时间: 2022-03-06 12:16:29
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  • 一幅长文细学JavaScript(一)——基本知识

    1.2 浏览器执行JS过程渲染引擎和JS引擎 1.3 JS组成及基本语法JS组成书写位置注释语句 1 基本知识 1.1 概述 JS JavaScript是世界上最流行语言,是一种运行在客户端脚本语言脚本语言是指不需要编译

    作者: ArimaMisaki
    发表时间: 2022-08-17 17:10:02
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  • Envoy源码分析之一--Server初始化(上)

    1*这里结合资料及源码仅分析正常场景主干流程。本系列博文分为四部分,Server初始化,Envoy启动与新连接建立,Envoy对数据读取、接收和处理,Envoy数据转发到服务端。Server初始化,初始化主要分为两部分,一是Envoy进程起来后入口函数、二是Server初始化。本章介绍第一部分。#####

    作者: 懒得想名字的麻辣香锅
    发表时间: 2020-02-27 10:07:50
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  • 物联网技术发展现状及问题

    联网相关技术也不是万能。尤其是互联网技术安全性,对互联网使用也有着深远影响。一些技术上困难和障碍也需要加强科学研究。智能装备使用也带来了无人技术发展、无人车辆和飞机使用等社会问题,必然导致交通规则改革;智能远程医学和老年医学应用将对现代生活方式产生一定影响

    作者: 一览芳华
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  • 混合云架构下安全风险分析和安全解决方案建议(下)

    态脱敏,统一安全中心和合规工作等。信息安全本身就是一个不断进化动态过程,不可能一蹴而就,也不存在百分百安全保障。如何科学构建和管理混合云安全,需要更多风险评估、安全管理、安全研究、安全运营、安全开发等多方经验总结和交流,也非常欢迎各位就混合云安全涉及到方方面面多多交流!

    作者: huohaohao
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  • 【MindSpore易点通】强化学习系列之浅析强化学习基础

     简介强化学习关注身处某个环境中智能体通过采取行动获得最大化累积收益。和传统监督学习不同,在强化学习中,并不直接给智能体输出打分。相反,智能体只能得到一个间接反馈,而无法获得一个正确输入/输出对,因此需要在不断尝试中优化自己策略以获得更高收益。从广义上说,大部分涉及动态系统决策学习过

    作者: chengxiaoli
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