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检测代码的重复代码量：SonarQube可以展示项目中存在大量复制粘贴的代码 检测代码中注释的程度：源码注释过多或者太少都不好，影响程序的可读可理解性 检测代码中包、类之间的关系：分析类之间的关系是否合理，复杂度情况 安装 配置数据库 Sonar运行需要使用到数据库，它会将规则、用户、
自动学习不支持CSV文件首行被识别为列头，这个功能应该不难，为什么没有，用起来不方便。下图的csv第一行是row ID等列信息，但是导入后都变为了attr_1这些自动生成列，还去不掉原始列。
FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样
决设计问题，并开拓前所未有的设计领域。AIGC不仅仅是一个技术，还代表了设计和人工智能的交叉点，它结合了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的技术，使机器能够像人类一样理解和生成创造性的内容。通过AIGC，我们可以实现自动化的设计任务、个性化的用户体验、创意的增强和设计过程的
用户画像。 画像这种结构化的用户信息加工方式，极大程度上做到了完整、全面且直观地刻画用户。画像是用户在产品的档案，便于人工使用、机器输入和算法理解。简而言之：画像是由标签树及末级标签的标签值构成的，全面定量刻画用户的结构化信息产品。画像是标签的总成，用户标签是具体刻画用户的结构化信息，以下简称标签。
深入理解延迟队列：原理、实现与应用 延迟队列是一种特殊类型的消息队列，它允许你在一定的时间后再处理消息。通过这种方式，我们可以以更灵活的方式调度任务，比如在具体的时间点执行某个任务，或者对一些操作进行降频处理。 应用使用场景 订单取消：在电商平台上，下单后未支付的订单可以设置一定的等待时间，如果超时未支付，自动取消。
跨域迁移与泛化性能分析在联邦学习中的应用 引言 随着人工智能和机器学习的发展，数据隐私和安全性成为了一个日益重要的问题。联邦学习（Federated Learning）作为一种分布式机器学习方法，可以在不共享数据的前提下进行模型训练，从而保护数据隐私。然而，在实际应用中，不同
接上一篇文章写的python学习之装饰器是什么？建议大家在看这篇文章之前还是点击上面这篇文章看一下，先了解一下什么是装饰器之后再看。猿人学python之我的学习笔记分享：如何使用装饰器 @decorator上面代码中使用装饰器的方法看起来有点复杂，其实真正的装饰器的Python语
及到更多的知识点需要去讲解和个人去了解堆概念和递归思想。今天应用的分治思想就是完全适用于归并排序，归并排序同时还要去理解递归思想。 如果对递归不理解的，需要去学习下，要不没办法继续下去，分治思想最著名的体现就是汉诺塔。 相信大家都玩过汉诺塔吧，那么汉诺塔是如何来的呢？ 传说越南河内某间寺院有三根银棒，上串
碎片化阅读学习是你最佳选择，这些号在行业里深耕已久，会给你带来事半功倍的效果，非诚勿扰，扫码关注。 01 Python爬虫人工智能大数据 公众号由一位零基础转行Python的Python全栈工程师创办，文章以Python为核心语言，博主在爬虫、web、数据分析、机器学习、web/
（对战局域网2-02号主机）。可以看出来 1幢-1楼-02班级 也有255台主机可以连在一起。二、掩码Mask为了更好的表达一个局域网有多少台机器， 我们举个例子：用帮派大小来描述帮派中有多少个成员。现在有个帮派：华东帮.杭州分舵.滨江大队.唐疙瘩弄 ， 恩，一看这个名字就知道很小的
望大家能在保证安全的情况下享受面对面的交流，并从愉快的对话中受益，这将对学习产生很大助益。请继续学习！吴恩达发布于 2022-04-15 11:25原帖作者：吴恩达原帖标题：吴恩达来信：多交流，多思考，多学习原帖地址：cid:link_8
图片通过特征提取来转换为一个特征向量。那么如何衡量两张图片的相似度呢？那就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。而这里所说的距离度量，就为我们提供了一种衡量两个或多个向量之间相似度的方法。2.3.1 欧式距离欧式距离可以简单理解为两点之间的直线距离。对于两个n维空间点a=（x1
今天我们使用A2C算法进行训练。 Advantage Actor-Critic (A2C)算法是一个强化学习算法，它结合了策略梯度（Actor）和价值函数（Critic）的方法。A2C算法在许多强化学习任务中表现优越，因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差，同时直接优化策略。 A2C算法的核心思想
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习与讲解，形象直观。二.个人对 LiteOS 学习心得 个人经过课程学习、资料查找、代码阅读，认为学习 LiteOS 要从以下几个方面入手： 然后再学习其他的方面，比如：中断、tick、队列、时间片等等内容。三.课程学习心得 课程讲解了 RTOS 中主要的内容，并且在
分类器。神经网络是目前应用最广也是最成功的学习算法之一，具有较强的容错行和自适应学习能力。然而神经网络采用的经验风险最小化准则（empirical risk minimization, ERM），虽然可使训练误差最小化，但并不能最小化学习过程的泛化误差。实际应用中神经网络常出现的问题：1)
过使用深度学习技术，我们可以显著提升供应链的效率和可视性。本文将详细介绍如何使用Python实现一个智能食品供应链管理系统，帮助企业优化供应链流程、降低成本和提高食品安全性。 什么是智能食品供应链管理 智能食品供应链管理是一种结合物联网（IoT）、大数据分析和深度学习技术，实现对
Component Analysis Networks）是一种基于深度学习的算法，用于自动地学习数据中的独立成分。本文将介绍独立组件分析网络的原理、应用以及优缺点。 独立组件分析网络的原理 独立组件分析网络是一种无监督学习算法，旨在将输入数据分解为相互独立的成分。其基本原理是假设观测数
读了虫师《Selenium 2自动化测试实战 基于Python语言》一书，感触颇深，内容非常丰富。现整理下来，供后续学习参考使用。本次主要整理的是元素定位的方式。 1. id定位 find_element_by_id(); 2. name定位 find_element_by_name();
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