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一、测评 1、国内OJ luogu/vijos/codevsLOJ/UOJ/BZOJPOJ/Virtual
关于数据环境: 数据仓库开发最好是以反复的方式进行。首先建立数据仓库的一部分,然后再建立另一部分。即出现所谓的CLDS的数据驱动的开发生命周期,区别于传统的需求驱动开发生命周期(SDLC)。 粒度的选择: 一般采用双重粒度或建立活样本数据库
欢迎加入知了课堂,学习flask Python Flask系列(1)——基础:http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004091002 Python Flask框架——全栈开发
B站视频: 项目实战-Node+Koa2从零搭建通用API服务 一、搭建项目 1. 安装 Koa 框架 yarn add koa 2. 引入 const Koa = require("koa"); const app = new Koa(); 3. 配置中间件 //
1 一句话介绍 Flink是分布式流数据处理引擎。 2 基本概念 流数据(streams):连续事件产生的、连续的、随时间不断变化的数据项
1 一句话介绍 Yarn是主从结构的资源管理调度框架。 2 Yarn架构 Yarn架构是一个典型的主从架构。ResourceManager
在opencv中,reshape函数比较有意思,它既可以改变矩阵的通道数,又可以对矩阵元素进行序列化,非常有用的一个函数。 函数原型: C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const
我们知道,从 2002 年开始,Spring 一直在飞速的发展,如今已经成为了在Java EE(Java Enterprise Edition)开发中真正意义上的标准,但是随着技术的发展,Java EE使用 Spring 逐渐变得笨重起来,大量的 XML 文件存在于项目之中。繁琐的配置
【前言】 数据模型与数据结构,概念模型、逻辑模型、物理模型与概念结构、逻辑结构、物理结构,模型与结构是同一个层次的还是上下级关系呢,我有点懵。 【正文】 数据模型是一个概念集合,精确地描述了系统的静态特征、动态特性、数据约束条件
文章目录 一、大数据时代二、大数据处理流程三、可视化原则四、可视化工具(一)工具(二)案例演示任务
SAP Fiori Elements List Report 里 Smart Table 模板的设计原理: sap.suite.ui.generic.template.fragments.TableColumns 和 sap.suite.ui.generic.template.fragments.TableColumnListItem
1 简介 透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程,所以透视变换也被称为投影映射(Projection Mapping)。我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵,而透视变换本质上空间立体三维变换,根据其次坐标方差,要把三维坐标投影到另外一个视平面
1.springboot定义 springboot是一个开源框架,中心思想是自动配置,简化开发。他是为了将spring中各种繁复的配置进行简化,以约定大于配置的理念进行了一系列的封装,并且通过依赖注入等实现高内聚低耦合的结构。由于框架里面内嵌了tomcat等一系列的容器,集成了大量常用的第三方类库
这里有四张图片,两张是犰狳、两张是穿山甲,在给定一张query图片,我们很快就可以分辨出这张图片所属的类别。我们仅用了四张图片就完成了一个学习任务。但是我们不可能仅通过这四张图片完成一个深度神经网络的训练。这其实就是做few shot learning 的motivation。 
文章目录 一、什么是逻辑回归? 二、逻辑回归简单理论
文章目录 一、为什么要数据缩放? 二、数据集与手动标准化
梯度下降1.梯度下降 梯度下降法(Gradient Descent Optimization)是神经网络模型训练最常用的优化算法,是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对于梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索
1 JSP 1.1 什么是JSP JSP:Java Server Pages,Java服务端页面 JSP是一种动态的网页技术,其中既可以定义HTML、CSS、JS等静态内容,还可以定义Java代码的动态内容 JSP = HTML + Java,用于简化开发的 JSP
@TOC 推荐Vscode编译器、vue官网:https://cn.vuejs.org/v2/guide/installation.html 🚙Vue基础🚙 一、Vue入门 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>
近些年来关于人工智能(AI)、机器学习(machine learning)、深度学习(deep learning)的新闻数不胜数。各领域也都高举人工智能大旗,试图利用机器学习,深度学习等技术解决行业内的问题,拓展新业务。尤其是在图像识别、语言识别等领域,深度学习的应用让人惊叹。人工智能是利用机器学习构建的模型或者其他方法来模拟或者扩展人的智能的理论