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是一个很激动的事情，也能基于此吃好几年的饭。做多种类型的workload混部，volcano所处的调度层，就是一个很好的着力点。 volcano也是我第一个深度接触的k8s周边产品，每一个k8s开发，都有一个写crd的梦。但之前接触的crd 都是workload类的，而volc
const实际上保证的并不是变量的值不得改动，而是变量指向的那个内存地址所保存的数据不得改动 对于简单类型的数据，值就保存在变量指向的那个内存地址，因此等同于常量 对于复杂类型的数据，变量指向的内存地址，保存的只是一个指向实际数据的指针，const只能保证这个指针是固定的，并不能确保改变量的结构不变
is()方法提供了一种更精确的比较方式，它在处理NaN和+0/-0时表现得更加合理，但对于对象依然只比较引用。 深度比较的必要性 对象的比较往往需要“深度比较”，即比较两个对象的所有属性及嵌套对象的值是否一一对应相等，这在处理复杂数据结构时尤为重要。 实战案例：五种深度比较策略 案例一：朴素递归法
使用极限很清楚的得出x趋向于正无穷的时候函数为1，x趋向于负无穷的时候，函数为0，x=0的时候，函数为0.5，当我们计算的时候将y ^ \hat{y}y^带入这样就会出现一个0到1的概率了。 下图展示一些其他的Sigmoid函数 🥦交叉熵 过去我们所使用的损失函数普遍都是M
RNN与卷积神经网络相结合的常见例子是循环卷积神经网络（Recurrent CNN, RCNN）。RCNN将卷积神经网络的卷积层替换为内部具有递归结构的循环卷积层（Recurrent Convolutional Layer, RCL），并按前馈连接建立深度结构。 除RCNN外，RNN和卷积神经网
4 反向传递与优化器深度学习训练过程如图1-7所示。在深度学习模型里面，经常需要使用梯度算法，针对损失函数的反馈不断调整各层的参数，使得损失函数最小化。在训练阶段，真实值就是样本对应的真实标签，预测值就是机器学习模型预测的标签值，这些都是明确的，所以损失函数是可以定义和计算的。机器学习模
4、客户端重定向的类型6.5、301重定向的必要性 七、简单小结 网络爬虫的过程： 什么是URL 统一资源定位符是对可以从互联网得到的资源的位置和访问方法的一种简介的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每一个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎样处理它。
Chip，SoC）的优化与测试更是算法落地必不可少的技能。没有足够的理论知识和工程经验的初学者面对如此浩瀚繁多且异常艰深的内容将无从下手。然而，本书和许多计算机视觉书籍的最大区别就在于隐藏了很多复杂的细节，绕开了相关算法的数学证明和实现，利用计算机视觉领域大名鼎鼎的OpenCV（Open
对用户最基本的尊重和责任。 我同时在日常的生活工作中，要主动学习和提高自己的伦理意识和社会责任感。通过参加相关的培训和研讨会，不断更新自己的伦理观念，了解最新的社会发展趋势和伦理问题，只有不断提高自己的伦理意识和社会责任感，我们才能更好地服务于社会，实现技术与社会的和谐发展。 6
在原生K8s的基础上，补齐了Job调度和设备管理等多方面的短板，为客户提供通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便以Kubeflow 、KubeGene 、Spark 为代表的上层业务组件集成和使用。Volcano是华为自研的基于Kubernetes的批处理平台，提供
逻辑备份是基于文件级别的备份，由于每个文件都是由不同的逻辑块组成。每一个逻辑的文件块存储在连续的物理磁盘块上，但组成一个文件的不同逻辑块极有可能存储在分散的磁盘块上。逻辑备份在对非连续存储磁盘上的文件进行备份时需要额外的查找操作。这些额外的操作增加了磁盘的开销，降低了磁盘的吞吐率。所以，跟物理备份相比较，备份性能较差。
Learning) 是一个机器学习大家族中的分支, 由于近些年来的技术突破, 和深度学习 (Deep Learning) 的整合, 使得强化学习有了进一步的运用. 比如让计算机学着玩游戏, AlphaGo 挑战世界围棋高手, 都是强化学习在行的事. 强化学习也是让你的程序从对当前环境完全陌生, 成长为一个在环境中游刃有余的高手
试技巧。 （5）培养学生查阅资料的能力和运用知识的能力；提高学生的报告撰写和表述能力；培养学生正确的设计思想、严谨的科学作风；培养学生的创新能力、运用知识和团队协作的能力。 四、课程学时分配 机器人技术创新与实践根据教学计划规定的学时数，时间2周，具体学时分配如下表，供参考。
二、发展历程 智能问答的历史是自然语言处理和计算机科学发展史的一个缩影。从最初的基于规则的系统到现在的深度学习模型，它不断地推动技术界前进，试图更好地理解和回应人类语言。 1. 基于规则的系统 在20世纪60、70年代，早期的问答系统主要依赖于硬编码的规则和固定的模式匹配。这些系统是基于人类定义的明确规则来识别问题并提供答案。
该课程带领我们学习了LiteOS的特点，了解了IoT软件在不同领域面临的问题以及LiteOS对应的优势二. LiteOS架构简述答：2.1LiteOS的网络架构1.M2MGW:第3方设备的接入和互通；2.统一到IP的Mesh自组网；3.两级LiteServer；4.稀疏型和密集型兼顾的部署2.2LiteOS的软件架构1
和数学模型（见图1-5），模仿人类的思维活动，从此划开现代深度学习的序章。图1-5 神经元模型至此，神经元作为可拆分的差异性极低的可衡量单元出现，并通过麦卡***和皮茨的努力，可以用数理化的方式进行描述。但存在于纸面算法的逻辑如何变成真正可执行的工程产物？克劳德·艾尔伍德·香农（Claude
的下标为π函数，其值反映在使用策略π 时所能获得的奖励值。根据智能体所学习的组件的不同，可以把智能体归类为：基于价值的智能体、基于策略的智能体和演员-评论员智能体。基于价值的智能体（Value-based Agent）显式地学习价值函数，隐式地学习策略。其策略是从所学到的价值函数推算得到的。基于策略的智能体（Policy-based
新手大咖齐相聚，畅谈云端新科技！华为云精品访谈栏目“云视界”重磅开播。首期节目邀请到华为DevCloud高级产品经理庄表伟聊一聊“提交代码这点事”——从个体户到大兵团。
子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点 [x] 孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 如上图：B、C是兄弟节点 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6
【功能模块】UART硬件资源分配【操作步骤&问题现象】1、在UART设计中，除了UART0只能做调试串口，其它的9个UART是否可以做RS485接其它串口终端设备用，软件需要改动什么？2、在UART通道数量不够时，是否可以外部扩展（比如下图所示扩展）？软件方面可以支持吗？【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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