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一、变量的命名和使用 1、变量名只能包含字母、数字和下划线。变量名可以字母或下划线开头，不能以数字开头 2、变量名不能包含空格，但可使用下划线分隔其中的单词。 3、不要将Python关键字和函数名用做变量名。不要使用Python保留用于特殊用途的单词，如print 4、变量名应简短又具描述性。
要解释容斥原理给一个十岁的小朋友听，我们可以用一个简单的例子，比如三个朋友分别有不同的玩具收藏。 假设有三个小朋友，他们的名字叫小明、小红和小刚。他们每个人都有自己的玩具收藏，但是他们之间也有一些玩具是共享的。我们现在想知道他们三个人一共有多少种不同的玩具。 小明有的玩具集合叫做
引言 Go 语言在流程控制结构方面有些像C语言，但是在很多方面都与C不同。特点如下： 在Go语言中没有 do 和 while 循环，只有一个更加广义的 for 语句。 Go语言中的 switch 语句更加灵活多变。Go语言的 switch 语句还可以被用于进行类型判断。
😀前言 在算法问题中，求解连续子数组的最大和是一个经典问题。给定一个整数数组，找到一个连续的子数组，使得其元素之和最大。本文将详细讲解如何解决这个问题，并提供Java实现代码。 🥰连续子数组的最大和 😀问题描述 我们有一个整数数组，例如 {6, -3, -2, 7,
片机开发的一篇科普文章，对接下来的IoTStudio集成环境、LiteOS学习做个铺垫。🚩 （3）基于LiteOS Studio零成本学习LiteOS物联网操作系统cid:link_31简介： 大家在学习物联网操作系统开发的时候，都不得不准备一套开发板和仿真器，也是一笔不小的投
Alan M.F. Souza（艾伦）简介：神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。Java语言是用于实现神经网络的最合适的工具之一，也是现阶段非常
为改善用户体验，华为云开发者学堂“课程学习”功能计划于2023-07-10 20:00:00~2023-07-11 05:00:00进行系统升级，升级期间在线课程、微认证、开发者认证产品的在线视频学习服务不可用。 在此期间，请用户暂停相关在线课程学习，待升级结束后再行开展；因系统升级给您带来的不便，敬请谅解。
📢前言 为了让Unity基础知识专栏更加完善，又写了一篇 协程 来学习一下 协程 在Unity中还是很常用的，有着不可获取的地位！ 本文对 协程 做一个通俗易懂的介绍，并结合实例加深对 协程 的认识和运用能力 协程 一般都是与多线程一并被提及，那本篇文章就结合
【快速上手原理图设计】课程已上线云学堂，欢迎大家观看学习~课程时长约一小时，通过本课程，您可以快速学习并上手原理图设计服务，快快报名参与吧~课程链接：https://connect.huaweicloud.com/courses/learn/C101695173617155699/about
适的人工智能系统，这个系统具备不同类型数据来源的能力。模型训练架构也会有很多种形态，列如批数据训练，流式数据训练，交互式训练等，深度学习和经典机器学习都已经形成了各自的体系，在面向行业的人工智能系统设计时需要充分考虑每类算法的特点。针对行业的复杂性，数据准备，算法与行业知识的准备
被围绕的区域(深度优先搜索、广度优先搜索) 给你一个 m x n 的矩阵 board ，由若干字符 ‘X’ 和 ‘O’ ，找到所有被 ‘X’ 围绕的区域，并将这些区域里所有的 ‘O’ 用 ‘X’ 填充。 输入：board = [[“X”,“X”,“X”,“X”],[“X”,“O”
最近开发过程涉及了一些和文件读取有关的问题，于是对hdfs的读取机制感到兴趣，顺便深入学习了1下。 写入 客户端向NameNode发出写文件请求，告诉需要写的文件名和路径、用户 NameNode检查是否已存在文件、检查权限。如果通过，会返回一个输出流对象 注意此时会按照
本系列正在更新，点击下方查看 【Elasticsearch】使用IMDB学习ES(1)准备数据集【Elasticsearch】使用IMDB学习ES(2)docker搭建环境【Elasticsearch】使用IMDB准备ES学习用数据集(3) 设计映射结构 前言 在前面的数据准备中，我们确认了使用的数据集。
一、GaussDB（DWS） 简介 ① 什么是 GaussDB（DWS） ？ 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。 GaussDB(DWS) 是基于华为融合数据仓库 GaussDB
算法真的能很快学到好的策略吗？为此，更高的样本效率成为当前学术界与工业界对强化学习算法优化的核心目标，也就是希望 RL 算法能够「聪明地试错」，通过尽量少的环境交互学到尽量好的策略。人们普遍认为有模型的强化学习 (model-based RL, MBRL) 比无模型的强化学习 (model-free RL) 具有更高的样本效率。MBRL
84469366e-04, 4.36757598e-03, -3.41272401e-03]]) 在此基础上，我们通过一个nn.Softmax层实例来获得预测概率。 pred_probab = nn.Softmax(axis=1)(logits) y_pred = pred_probab.argmax(1)
知识点归纳 博客前言介绍 提示：在上一章的学习中，我们简单了解了Spring IoC容器启动初始化的主流程，不过并没有详细解释，因为代码比较复杂，没有做长篇大论，所以本文接着学习BenFactory的创建过程，学习源码建议带着疑问去学，一点点跟，时间积累之后就可以串起来
对图像和视频上的表征学习而言，有两大痛点：局部冗余——视觉数据在局部空间、时间、时空邻域具有相似性，这种局部性质容易引入大量低效的计算；全局依赖——要实现准确的识别，需要动态地将不同区域中的目标关联，建模长时依赖。而现在的两大主流模型 CNN 和 ViT，往往只能解决部分问题。CNN
学习总结 文章目录 学习总结一、矩阵分解二、信息论熵(Entropy)联合熵条件熵互信息相对熵交叉熵 一、矩阵分解 机器学习中常见的矩阵分解有特征分解和奇异值分解。 先提一下矩阵的特征值和特征向量的定义
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 只是记录学习记录，方便查看，资料来源网络。 获取一块内存的方法，有两个方法 一维指针做函数参数
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