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  • JavaScript 在Html页面中用法

    t>标签 总结 以上就是今天要讲内容,本文介绍了JavaScript三种使用方式,分布是: <head> 中 JavaScript 函数 <body> 中 JavaScript 函数 外部引入 JavaScript函数 你学会了吗。

    作者: 国服第二切图仔
    发表时间: 2022-07-07 16:38:25
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  • 【CANN训练营】【2022第二季】【进阶班】 hw37497260 --animeGAN_picture样例

    低特征图分辨率。它包含步长为 2 DSConv 模块和步长为 1 DSConv 模块。在 Down-Conv 中,特征图大小被调整为输入特征图大小一半。 Down-Conv 模块输出是步长为 2 DSConv 模块和步长为 1 DSConv 模块输出之和。使用Up-Conv

    作者: Heartt
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  • 【语音识别】基于matlab GUI BP神经网络0到10数字语音识别【含Matlab源码 672期】

    m计算出13个系数,随着波形长度不同,一个语音文件可以计算得到13N个系数,截取1315矩阵(mfcc系数)用作训练数据。一般一个HMM模板用20组mfcc系数训练,得到初始状态分布、状态转移矩阵、高斯正态分布均值和方差以及混合矩阵,这就是该语音特征,存贮下来,识别的时候使用。(trainmfcc

    作者: 海神之光
    发表时间: 2022-05-28 18:44:38
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  • ML之SR:Softmax回归(Softmax Regression)简介、使用方法、案例应用之详细攻略

    归模型在多分类问题上推广,在多分类问题中,类标签y可以取两个以上值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用,该问题目的是辨识10个不同单个数字。Softmax回归是有监督,不过后面也会介绍它与深度学习无监督学习方法结合。 1、交叉熵和Softmax在多分类问题的结合应用

    作者: 一个处女座的程序猿
    发表时间: 2021-03-26 16:03:08
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  • 福利活动 |【DevRun】云上开发创新实践

    即报名活动!本次活动有什么?学习内容一、【认识CodeArts】【知识点1】:从0到1深度体验CodeArts【知识点2】: 软件开发平台CodeArts介绍及实战【知识点3】: 基于云服务软件开发技术二、【云上开发进阶实践】【CodeArts实战初体验】基于CodeArts进

    作者: 华为云PaaS服务小智
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  • 电信网络领域知识图谱初步实践和畅想

    近年,随着硬件计算能力稳步提升,极大满足了机器对大规模样本数据处理要求,以大规模和复杂神经网络模型为代表深度学习迎来了发展春天,深度学习成为了催热这波机器学习乃至人工智能热潮始作俑者。随着机器学习发展和研究深入,这波热潮所使用方法或者手段来提升人工智能水平加速度逐渐减

    作者: 田园香径
    发表时间: 2019-12-03 16:24:58
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  • Dataset之mushroom:mushroom蘑菇数据集简介、下载、使用方法之详细攻略

    Dataset之mushroom:mushroom蘑菇数据集简介、下载、使用方法之详细攻略     目录 mushroom蘑菇数据集简介 mushroom蘑菇数据集下载 mushroom蘑菇数据集使用方法       mushroom蘑菇数据集简介       mushro

    作者: 一个处女座的程序猿
    发表时间: 2021-03-26 17:05:59
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  • 华为账号开通不了华为云,怎么办? - 账号中心

    com/service/contact.html联系我们: 华为账号邮件地址已注册/开通过其他华为云业务,请更换华为账号邮件地址或直接用该邮件地址登录华为云。 华为账号注册国家/地区为中国,但手机号码不是中国大陆,请更换华为账号手机号码为中国大陆手机号码。 更换方法: 登录华为账号网站,前往“账号中心

  • MOSES | 分子生成模型基准平台

    MOSES简介 深度生成模型因发现新分子和材料而迅速流行。 这样模型可以从大量分子结构中学习并产生新化合物。 这项工作中介绍了分子集(MOSES),一个基准平台,可支持针对药物发现机器学习研究。 MOSES实现了几种流行分子生成模型,并提供了一组指标来评估所生成分子质量和多样性。

    作者: DrugAI
    发表时间: 2021-07-14 18:01:31
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  • 使用Mindspore0.5运行Resnet50Imagenet

    域应用非常广泛。在早期卷积神经网络中,往往通过增加网络深度来获取更好算法效果,然而随着网络深度加深,梯度反向传播路径会越长,由链式法则原理可以看出,反向传播路径越长,得到梯度值越趋近于0,从而导致梯度消失。残差网络(如图所示)出现解决这个问题。通过不同残差网

    作者: JeffDing
    发表时间: 2020-09-28 14:18:02
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  • 设计OpenGL ES 方针介绍 (2)

    些三角形面积比给定网格平均值大得多。 这将有助于避免过多削波,削波可能成为性能瓶颈。 考虑下面的示例,其中静态房间从722个三角形变为785个三角形。 向整体几何图形添加了更多三角形,但是由于没有多余裁剪过大三角形,因此性能得以改善。 6.4.3 避免不必要清除操作

    作者: 中华有位
    发表时间: 2021-04-21 09:23:42
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  • 中国-东盟数字创新大赛经验分享 —— 稀椒干饭狂魔团队

    最主要遗憾是在发现数据处理和数据增强对于模型准确率有巨大帮助之后,后期在尝试更多模型时候均为浅尝辄止,也并未模型融合思想。感悟:比赛初衷只是想丰富简历,抱着试试态度,最后获得了大赛第六名也是意料之外,欣喜若狂。最大感慨在于:绝大多数情况下,我们所畏惧就是恐惧

    作者: 大赛资料包小助手
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  • ☆打卡算法☆LeetCode 113、路径总和 II 算法解析

    这道题是112题升级款,112是找出是否存在这种一条从根节点到目标节点路径值之和等于目标值,这道题是找出所有符合要求路径。 凡是这种题意中要求找出所有答案都可以试着用深度或广度优先搜索算法去解题。 对于这道题来说,就可以采用深度优先搜索方式,枚举每一条从根节点到根节点路径。

    作者: 恬静的小魔龙
    发表时间: 2022-04-20 00:45:49
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  • 华为云中国行2018 • 爱上西安

    EO 金岩我们现阶段主要矛盾是人民日益增长物质文化需求同发展不平衡之间矛盾。作为一家做智慧旅游企业,云创网络科技股份有限公司在为行业内旅游企业服务同时,更是时刻提醒自己要解决这样问题,运用互联网、大数据等技术手段将旅游科技做深度融合,让传统旅游行业焕发新生,让旅游成为旅行。一、大美陕西

    作者: 人生若如初相见
    发表时间: 2019-11-17 10:37:55
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  • GitHub上共享简单易用 TensorFlow 代码集

    最近来自韩国AI研究科学家Junho Kim做了一份易于使用 TensorFlow 代码集,目前该项目包含一般深度学习架构所需要代码,例如初始化和正则化、各种卷积运算、基本网络架构与模块、损失函数和其它数据预处理过程。此外,作者特别增加了对 GAN 支持,这主要体现在损

    作者: 不脱发的程序猿
    发表时间: 2020-12-31 23:31:39
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  • 云容器_CCE华为云_容器云平台介绍

    CCE相关资源计费项分为如下两部分: 1.集群:控制节点资源费用,按照每个集群类型(虚拟机或裸金属、控制节点数)、集群规模(最大支持节点数)差异收取不同费用。 控制节点资源价格目录请参见:云容器引擎价格目录。 2.IaaS基础设施:集群工作节点所使用IaaS基础设施

  • OBS数据恢复费用_OBS按需计费_OBS费用

    00~19:00)实际用量,根据实际用量产生话单并结算扣费。例如,在19:30结算费用一般为18:00~19:00期间产生费用,也可能存在延迟,即19:30结算费用也可能为17:00~18:00期间产生费用。 费用结算最小时长为1小时,与具体上传时刻无关。例如在结

  • 越来越多工业企业,在华为云Stack上跑出创新加速度

    这背后,离不开创新之力 数智化是新时代创新新动能 越来越多工业企业迈向数智跃迁 越来越多创新先锋,选择华为云Stack 跑出创新加速度 #践行深度用云,加速新型工业化 01 企业一朵云,为乘着智能化东风加速 面对不确定性长期存在和无处不在 汽车行业转型浪潮风起云涌 有为数字化须持续释放转型动能

    作者: 华为云头条
    发表时间: 2024-05-17 19:11:03
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  • 【基音频率】基音matlab基音频率计算【含Matlab源码 1384期】

    一、获取代码方式 获取代码方式1: 完整代码已上传我资源:【基音频率】基音matlab基音频率计算【含Matlab源码 1384期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。

    作者: 海神之光
    发表时间: 2022-05-28 16:41:40
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  • 云计算复习知识总结(很有用,全是干货)85.分布式计算理论基础包括:

    ACID 原则CAP 理论BASE 理论注意: DNS 原则 不是

    作者: huohaohao
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