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类，从而实现更加动态和灵活的自动配置机制。 筛选导入：DeferredImportSelector 提供了一个用于筛选候选类名的断言函数，可以根据一定的条件来排除某些类的导入。这样可以对自动配置的候选类进行进一步的过滤和控制，使得只有符合特定条件的类才会被真正导入。 自定义扩展：通过实现
异常检测分析 , 趋势和演化分析 等类型的 数据挖掘 ; ② 根据挖掘的知识的粒度与抽象级别分类 : 高抽象的泛化知识 , 原始层的知识 , 多层的知识 ; 3 . 根据采用的技术分类 : 如 机器学习 , 模式识别 , 神经网络 , 可视化 等技术类型的 数据挖掘 ; 4 .
(jackson-databind)：基于java对象的序列化、反序列化能力，需要前面两个模块的支持才能实现； 低阶API库的作用 当我们用jackson做JSON操作时，常用的是Databind模块的ObjectMapper类，对处于核心位置的jackson-core反倒是很少直接用到，那么该模块有什么作用呢？
常见的语义分割算法属于有监督学习，因此标注好的数据集必不可少。公开的语义分割数据集有很多，目前学术界主要有三个benchmark（数据集）用于模型训练和测试。第一个常用的数据集是Pascal VOC系列。这个系列中目前较流行的是VOC2012，Pascal Context等类似的
【暑期Flag】坚持每天看书半小时，学习小熊派开发板
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利用核技巧，可以将线性分类的学习方法应用到非线性分类问题中去。将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机，只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数。 非线性支持向量机定义： 从非线性分类训练集，通过核函数与软间隔最大化，或凸二次规划，学习得到的分类决策函数 称为非线性支持向量机，K(x
🍀计算属性computed的优势 🍀总结 🍀何为计算属性computed 在Vue中，计算属性computed是一种便捷的方式来声明基于其他属性计算的属性。它的特点是：基于它们的依赖进行缓存，只有在相关依赖发生改变时才会重新计算。这样可以避免不必要的计算，提高应用程序的性能。 🍀介绍计算属性computed
MATLAB 中给出了 chirp 如下的语法结构： 下面一一简单介绍： y = chirp(t,f0,t1,f1) 在阵列t中定义的时间实例中产生线性扫频余弦信号的样本，f0为时间为0时刻的瞬时频率，f1为时刻t1时的瞬时频率，二者单位都是赫兹。如果未指定，则对于logarithmic
MLlib是Spark中提供机器学习函数的库，该库专为集群上并行运行的情况而设计MLlib设计理念：把数据以RDD形式表示，然后在分布式数据集上调用各种算法。归根结底，MLlib就是RDD上一系列可调用的函数的集合。注意:MLlib只包含能够在集群上运行良好的并行算法，包括分布式随机森林算法，K-means
python中的数组 与 js中的数组格式无异 如下面数组 spam = [1,2,3,4,5,6] 使用下标可以取得数组的中的值,下标从0开始,spam[0] 就是1 也可以使用多重数组 spam = [['cat'
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模组，终端，也可以包括端云的组建，如MQTT等边：边缘计算。入AR502网关等。提供边缘智能，视频分析模型和算法，视频分析引擎，也提供边缘本地管理，规则联动，设备数据管理，设备命令下发，设备接入，鉴权，也提供边缘安全：边缘通信，可信启动等管：接入和传输的网络：2\3\4\5G，e
这一节主要讲了物联网的起源，我国物联网的发展，作用等概述和物联网的层次架构《IOT7天开发训练营》关于物联网的概述比《人人学IOT》更深，讲解得更细致最后有本节总结，挺好。总结一下，可以记得更牢
一.关键特性二.超低成本 低成本芯片关键技术180kHz窄带宽，基带复杂度低。 低采样率，缓存Flash/RAM要求小（28kByte）。 单天线，半双工，RF成本低。 峰均比低，功放效率高，23dBm发射功率可支持SoC内置功放PA。 协议栈简化
这一章主要是未来讲解物联网的应用领域在城市，能源，交通，安全方面的应用，现在的作用还不是很明显,体现显著作用的领域还没有出现，在智能电网现在应该是应用最大的了没有5G的全面建设，物联网还有很大一截路要走，不过也快了
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