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Gallery，这是一个AI资产共享的社交平台，也是“知识”+“实训”的AI开发社区。 AI Gallery汇聚了算法、模型、数据集、工作流等10余种、50000余个AI资产，保障AI开发、应用生态链上的各个参与方都能高效地实现各自的商业价值，降低各行各业开发者在人工智能领域的学习门槛，加速AI的应用实践。
模型中相邻层的过滤器的相关性矩阵。高度相关的过滤器对更明亮，而相关性更低的过滤器则更暗。分组矩阵的相关性映射图又如何？在 CIFAR10 上训练的一个 Network-in-Network 模型中相邻层的过滤器的相关性，动图分别展示了有 1、2、4、8、16 个过滤器分组的情况。图片来自
从而降低皮带的损耗、防止其空转，进而提升煤矿的安全运行和整体效率的提升。 在瓦斯预防方面，传统的瓦斯抽采由于资料普遍纸质化等原因，往往抽采得不到位，量化程度低。而借助智能化瓦斯抽采设备的应用，不仅可以实时统计瓦斯抽采钻孔深度，大大提高了抽采的工作效率，还可以对瓦斯的实时浓度进行监
随着计算机及网络技术的飞速发展，Intranet 应用在全球范围内日益普及， 当今社会正快速向信息化社会前进，信息系统的作用也越来越大。图书馆在正常运营中总是面对大量的读者信息，书籍信息以及由两者相互作用产生的借书信息，还书信息。因此图书管理信息化是发展的必然趋势。用结构化
叶子：即终端结点(没有后继) 节点：即树的数据元素 节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 叶节点或终端节点：度为零的节点； 分支节点：即度不为0的结点（也称为内部结点） 父亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点； 孩子
测量值以明确的名称表示进入/下沉和流出/上涌/反射值（PARdown_incoming， PARup_outgoing），以减少与表示传感器方向的名称混淆。 土壤温度剖面数据字典中的列显示了传感器和深度的通用列表。如第 5 节所述，各站点可能有不同数量的剖面、传感器和传感器深度。土壤温
我们引入了几个用于评估搜索算法的指标。回想一下，如果在解存在的情况下，搜索算法总是可以找到解，我们就称搜索算法是完备的。如果搜索空间的分支因子是有限的，那么广度优先搜索是完备的。如果搜索算法从所有可能的解中返回最低代价的路径，那么该算法是优选的。 在确保路径代价是树深度的非递增函数情况
创建tool 功能介绍 如果您需要使用的工具超出基因容器提供的业务主流基因数据处理工具范围，您可以通过本接口，添加自定义工具。基因容器支持的公共工具请参见公共工具范围。 如果使用自有工具镜像，请在调用本接口前，通过华为云提供的容器镜像服务（SWR）上传工具镜像。 URI POST
n_estimators=10 拟合的树的棵树，可以理解为训练的轮数。 弱学习器的个数，其中gbdt原理是利用通过梯度不断拟合新的弱学习器，直到达到设定的弱学习器的数量。 max_depth=-1 最大树的深度。每个弱学习器也就是决策树的最大深度。 其中，-1表示不限制。 num_leavel=32
1--对评论 1.2 的回复 1.3 --对评论 1 的回复 2--直接对文章的评论 2.1 --对评论 2 的回复 2.1.1--对评论 2.1 的回复 2.2 --对评论 2 的回复 3--直接对文章的评论 4--直接对文章的评论 请一定要注意，其中的 1.1.1 这种
没有严格和准确的定义，通常认为容易被别人（他们有可能对你很了解）猜测到或被破解工具破解的口令均为弱口令。弱口令指的是仅包含简单数字和字母的口令，例如“123”、“abc”等，因为这样的口令很容易被别人破解，从而使用户的计算机面临风险，因此不推荐用户使用
被愈发广泛的应用于搜索引擎、开放域问答、推荐系统等场景。与传统的基于“关键词+倒排索引”的检索所方式不同，稠密检索利用深度神经网络理解并建模输入文本的实际含义，并为其生成相应的语义表征向量；借助语义表征向量之间的空间相似性，系统得以精准、快速的获取检索结果。深度学习的繁荣特别是预
第二步 ：Y方向的线性插值 ,通过第一步计算出的R1与R2在y方向上插值计算出P点。 线性插值的结果与插值的顺序无关。首先进行y方向的插值，然后进行x方向的插值，所得到的结果是一样的。双线性插值的结果与先进行哪个方向的插值无关。 如果选择一个坐标系统使得 的四个已知点坐标分别为
CNN）是一类专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，例如图像。CNN 在计算机视觉领域的成功，主要得益于其独特的结构，其中卷积层和池化层起到了至关重要的作用。本文将详细介绍卷积层和池化层的作用及其在 CNN 中的工作原理。 卷积层的作用 卷积层是 CNN 的核心，它通过卷积操作来提取输入数据中的特征。卷积
B+树找到一个记录所需的比较次数要比 B-树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故。
近年来，大量的研究工作表明，大规模语料库上的预训练模型可以学习到通用的语言表征，这有助于下游的 NLP 任务，可以避免从头开始训练一个新的模型。随着算力的发展，各种深度学习模型（例如，Transformer）层出不穷。随着网络训练技巧的发展，PTM 的架构也逐渐从浅层向深层发展：「第一代
技有限公司的执行董事兼总经理黄磊表示，只有实现科技与社会融合的元宇宙才是有生命力的元宇宙，秉持这样的理念，福元宇宙秉持推动数字经济时代福州城市的治理和创新，积极推动数字产业的高水平发展。同时分享了在激活城市文旅资产、赋能城市商圈、创建文化教育等方面与开天aPaaS旗下的云服务—河
尊敬的华为云客户：华为云计划于2018/12/29 00:00:00将翻拍识别正式转商用。翻拍识别基于深度学习技术及大规模图像训练，可准确识别出商品标签图片是原始图片，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手段处理的非合规图片，帮助用户打造智能化业务系统，减少人力成本。服务正式商用后，服务将于2018/12/29
ops 的插件以及在利用优化进行推理之前的层。 OpenPPL/Paddle Lite：OpenPPL 是百度推出的高性能深度学习推理引擎,而 LSTM、GRU 以及 OneHot 是 NLP/语音领域的经典算子,这些算子在 OpenPPL 中的支持正处于缺失抑或是未经深度优化的状态。
过预测序列的接触图构建的，结果显示GraphSol明显优于其他基于序列的方法。 1 介绍 近20年来，蛋白质的溶解度在生物技术和制药工业的蛋白质生产中起着重要作用。现有的预测蛋白质溶解度的计算方法主要是：基于物理的方法和基于机器/深度学习的方法。在基于物理的技术方面，
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