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  • 【获奖公告】【RPA训练营微话题】参与华为RPA机器人14天训练营话题互动,赢取笔记本散热器~

    uati华为RPA机器人14天训练营活动已开启,目前进入招募期,本次活动将通过开发者动手实践,助您快速熟悉和掌握华为RPA机器人。更有结业赛帮您检验学习成果,并且奖励多多,日版Switch游戏机、GT手表、智能机器人,多重好礼等你来拿!快来报名吧华为RPA机器人14天训练营活动点

    作者: 云集而动
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  • 用AI平台完成商超商品识别检测【玩转华为云】

    对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用; 1.2 机器学习常见的分类有3种 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类

    作者: 龙哥手记
    发表时间: 2022-09-16 08:47:52
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  • JavaScript传输(重定向)处理详解

    console.log("页面传输完成"); }; 4. 使用 <meta> 标签实现传输 除了通过JavaScript编写传输,还可以使用HTML的<meta>标签来实现页面的传输。这种方式通常用于在页面加载时就进行传输,而不依赖于JavaScript的执行。

    作者: wljslmz
    发表时间: 2024-02-29 16:25:45
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  • CSS盒模型

    特点,代码display:inline-block就是将元素设置为内联块状元素。(css2.1新增),<img>、<input>标签就是这种内联块状标签。inline-block 元素特点:1、和其他元素都在一行上;2、元素的高度、宽度、行高以及顶和底边距都可设置。下面我们来说盒

    作者: hwJw19
    发表时间: 2020-06-26 23:54:38
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  • 浅谈常见聚类算法

    据科学和机器学习课程中都有被讲解。并且容易理解和实现相应功能的代码 。    我们先确定要聚类的数量,并随机初始化它们各自的中心点。为了确定要聚类的数量,最好快速查看数据并尝试识别任何不同的分组。中心点是每个数据点向量长度相同的向量,是上图中的“x”。通过计算当前点每个组中心

    作者: QGS
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  • 【Vue】快乐学习第三篇 组件及组件通信

    写在前面 Vue快乐学习第三篇,本节主要学习 Vue 组件化和父子组件通信,通过学习,你应该了解组件化相关概念,学习和使用 Vue 全局组件和局部组件注册,以及父子组件通信等知识,干就完了 🎨

    作者: 周棋洛
    发表时间: 2022-05-25 14:29:22
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  • 《深度学习之图像识别核心技术案例实战》—2.1.3 PyTorch简介

    2.1.3 PyTorch简介  Torch是纽约大学的一个机器学习开源框架,几年前在学术界曾非常流行。但是由于其初始只支持Lua语言,导致应用范围没有普及。后来随着Python的生态越来越完善,Facebook人工智能研究院推出了Pytorch并开源。  PyTorch不是简单

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-01 23:41:36
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  • 《深入理解OpenStack Neutron》—3.2.2 VXLAN实现模型

    3.2.2 VXLAN实现模型VXLAN的实现模型VLAN的实现模型非常相像,如图3-10所示。从表面上来看,VXLANVLAN的实现模型相比,仅仅有一个差别:VLAN中对应的是br-ethx,而VXLAN中对应的是br-tun。(br-tun是一个混合单词的缩写:Bridg

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-05-30 15:36:06
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  • yolov3_darknet53训练自己的训练集

    sorted(list(set(all_classes))) print('标签数据:', labels) print('标签长度:', len(labels)) print('写入标签信息...{}'.format(os.path.join(opt.voc_root

    作者: ~哒浪
    发表时间: 2021-04-16 10:50:03
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  • 手把手写一个简单IOC(基于XML配置文件)

    来给bean赋值即可。 Bean的属性赋值 通过反射机制调用set方法,给Bean的属性赋值。 对每个bean标签下的所有property&nbsp;标签,对标签内容进行解析,这里需要注意点的是判断是引用数据类型还是简单数据类型。 public class ClassPa

    作者: yd_249383650
    发表时间: 2023-05-23 09:43:45
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  • Spring中IoC操作Bean管理(基于xml方法)

    93031323334353637383940414243 在 spring 配置文件中,使用 bean 标签标签里面添加对应属性,就可以实现对象创建在 bean 标签有很多属性,介绍常用的属性 id 属性:唯一标识class 属性:类全路径(包类路径) 创建对象时候,默认也是执行无参数构造方法完成对象创建

    作者: YuShiwen
    发表时间: 2022-03-30 14:35:16
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  • HarmonyOS UI 开发

    n> &lt;/dialog> 10. 标签页(TabLayout) 标签页用于切换应用不同部分或视图之间。每个标签页通常关联一个不同的内容区域。 用法示例: &lt;tab-layout> &lt;tab title="标签1"> &lt;!-- 内容1 -->

    作者: 很久
    发表时间: 2023-10-31 10:24:04
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  • 前端工程师学习路线分析

    首先学习的时候,不要想着大而全; 很多知乎上包括网上列举的学习路线都是想着大而全,什么都去搞,恨不得把前面5年的学习路线都安排好的; 我觉得新手不应该这么做,新手学习的时候应该有自己的主要方向; 不要贪心,不要想着大而全,前端是很繁荣,是新技术层出不穷,但是新手的大部分时间应该死磕核心部分;

    作者: 孙叫兽
    发表时间: 2021-12-28 14:29:34
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  • 石油炼化行业中的智能化仓储管理物流优化

    踪。通过引入智能化仓储管理系统,我们可以实现对仓库存货的实时监控和追踪。系统使用RFID标签和传感器技术,将每个货物与其相关信息进行绑定,包括入库时间、出库时间、库存量等。通过扫描RFID标签,系统可以实时更新库存信息,并提供准确的库存报告和数据分析。 仓储空间优化 为了最大

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 21:52:33
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  • 蓝桥ROS机器人之现代C++学习笔记资料

    $(LDFLAGS_COMMON) -o $(TARGET)clean: rm -rf *.o $(TARGET) 再试一次看看? 书中所有案例均可在蓝桥ROS机器人中进行实践练习。 当然这也是一段混合使用C/C++案例。 foo.h #ifdef __cplusplusextern "C" {#endif

    作者: zhangrelay
    发表时间: 2022-03-31 16:41:43
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  • (4)分布式下的爬虫Scrapy应该如何做-规则自动爬取及命令行下传参

    nbsp;&nbsp;&nbsp;) &nbsp; allow 定义想要提取标签样式,使用正则匹配,restrict_xpaths 严格限制这种标签的范围在指定的标签内,callback ,提取到之后的回调函数。 &nbsp; 编写代码 &nbsp;

    作者: ~大鱼~
    发表时间: 2021-05-27 09:39:39
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  • 【DevRun成长计划——Serverless专场学习笔记】

    unctionGraph 2.0:基于华为元戎的新一代函数计算编排服务,8大特性发布特性1:丰富的函数开发语言及触发方式让设计更灵活特性2∶可视化拖拽式函数流支持编排复杂业务场景特性3∶统一插件支持云上和云下的开发调试特性4 : Http函数让WEB服务近乎0成本改造,享受S

    作者: suifeng1324
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  • 【web 开发基础】php 开发基础快速入门 (3)-PHP程序符号标记和程序注释的使用及空白符详解

    默认情况下是被禁用的,所以移植性也较差. 注:为了防止短标签&lt;??&gt;和&lt;%%&gt;一些技术发生冲突,有时需要在PHP配置文件中将其关闭,所以这两个标记不是总是可用的.而且尽量不要多种标签混用,特别是其他标签和asp风格的标签混用,容易发生一些未知的问题.,推荐使用&lt;

    作者: 迷彩
    发表时间: 2023-06-02 17:02:18
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  • 学校智能照明控制系统的特点作用

    块具有手动功能,确保在模块出现故障时可手动对每一路进行开关控制。软件设置方面,每一路的信息都是直接写进执行模块里面的,相当于具备电子标签功能,查看修改非常方便。学校智能照明控制系统的特点学校的设计参考了原来楼宇自控的设计原则和设计思,设计的目标是要突出照明控制系统智能化、科学管

    作者: 咻享智能
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  • 深度学习的特点

    深度学习区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于: (1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;(2)明确了特征学习的重要性。也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比,

    作者: QGS
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