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的是一种特定的清理代码的方式。重构的关键在于运用大量微小且保持软件行为的步骤，一步步达成大规模的修改。每个单独的重构要么很小，要么由若干小步骤组合而成。因此，在重构的过程中，我的代码很少进入不可工作的状态，即便重构没有完成，我也可以在任何时刻停下来。 如果有人说他们的代码在重构过
起的。经济观察报：就是说通过改良的方式无法彻底解决？比如我们再增加神经网络层数和复杂性或者再提升数据的量级，会解决它的缺陷吗？张钹： 改良是不行的，深度学习的本质就是利用没有加工处理过的数据用概率学习的“黑箱”处理方法来寻找它的规律，这个方法本身通常无法找到“有意义”的规律，它只
请，按照面试的顺序来说，第一家是不到二十人的小公司，第二家是中型的外派性质公司，最后一家就是中小型企业。其中面试的答题状况越来越差，前两家问的基本上都是很常见的java基础题，尤其第二家就像是直接用的面试题库问的一样，但是第三家公司的面试相对来说就正规很多，可以明显的感受到面试官
可以通过我的思想和行为去改变我周围的东西？甚至有时候我都觉得整个宇宙只有我是真实的，你们其他人都是这个宇宙中陪我的NPC。典型的唯心主义。 但我后来经历的事告诉我，这个世界有很多事是我控制不了的，也有很多东西不是仅凭自己的努力就能拿到的，还认识的这个世界本质是不公平的，自己只是
深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹曼机（RBM）原理总结，都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1. MCMC概述
在默认情况下，队列的优先级是由队列的share值决定的，share值是由队列中已分配的资源量除以队列的总容量计算得到的，不需要用户手动配置，share值越小，则代表队列中已分配的资源比例越小，即队列越不饱和，需要优先分配资源，因此队列的share越小，队列的优先级越高，在分配资
前言： 之前没接触过音视频处理这块的内容，刚好这次领读会分享《FFmpeg从入门到精通》这本书，借此机会了解一下相关的知识。本次笔记为领读视频第二章内容。 一、FFmpeg支持的封装格式： 1．视频封装格式：MP4、FLV、MKV、TS等 2．音频封装格式：MP3、AAC等 3．
{\pi }{\beta} Imax=βπ 这里所说的“内存”是广义上的内存。对于 CPU 而言指的就是真正的内存（RAM）；而对于 GPU 则指的是显存。 2，和计算平台的两个指标相呼应，模型也有两个主要的反馈速度的间接指标：计算量 FLOPs 和访存量 MAC。 计算
本节内容比较专业的介绍了芯片架构描述NB-IoT芯片架构描述NB-IoT模组架构描述可靠性设计理念区分NB-IoT模组的电池与天线选型本节太专业，搞软件的听不懂，作为了解就好了
本小节详细的介绍了华为IoT平台的组成、接入方式等1、接入：南向设备比较复杂，通过CoAP MQTT，LWM2M等协议。北向通过restful的接口2、Profile和编解码器是物联网对接硬件设备的重要环节3、设备注册和鉴权，在安全性上也有很好的保证
本节介绍的技术方面内容比较深，很多都当概念听，很难学会里面的技术作为使用IoT平台来说也不必掌握那么多。1、讲述了NB-IoT芯片架构2、描述了NB-IoT模组架构3、描述可靠性设计理念4、去NB-IoT模组的点餐与天线选型
1优先使用手工进行数据拷贝的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码，所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件拷贝进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录，防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申请的时候，有足够大的内存（8G以上）以及足够大的硬盘（100G以上）。
大简化了开发运维，基于流水线的开发流程，使技术小白或者初学者，更加快速上手学习AI智能，增加学习的乐趣和实际过程中的体验感受。让技术大牛基于华为云modelarts平台，通过自定义创建训练模型，开发更多有趣的的应用软件和功能特性，解决实际工作环境中的问题和实际运用场景。助力让每个
这几千万的大锅甩到我头上：“上次因为没做市场调研，市场部做活动策划的/写文案的/做设计的/做广告投放的，对于这款手机适合什么人群、主打什么卖点完全没概念，写出来的文案，做出来的海报，根本提不起用户兴趣，推广费用花了不少，但转化率低得惨不忍睹。”这锅我可不能背，但确实上次的情感分析
为一个刚成立一年多的新部门——传送产品线研究部，从事下一代高速光通信系统算法的研究和创新。我们面对的第一个挑战就是100G相干系统的算法研究和应用。怎么定义波分产品是领先的？客户的要求很简单：管道要粗，传的容量尽量大；还要长，传的距离要远。这跟水管的要求是一样的，水流量要大，而且
padding=‘valid’） filters：卷积核的数目（即输出的维度）。 kernel_size：卷积核的宽度和长度，单个整数或由两个整数构成的list/tuple。如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同长度。 strides：卷积的步长，单个整数或由两个整数构成的list/tuple。如为单个
masked_select 功能：按mask 中的 True 进行索引 返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量 t = torch.randint(0
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