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学习打卡——初级应用开发2学习笔记：1、昇腾AI全栈学习：从最基础的系统硬件（如：芯片）→异构计算架构（CANN）→AI框架（昇思：华为自主研究的AI框架）→应用使能（重点是ModelArts）→到最终的行业应用，这是全套并且有强大的功能的系统2、CANN的逻辑架构①计算资源层：主要实现系统对数据的处理和对数据的运算能力
创建原始一个二维数组将二维数组转稀疏数组将稀疏数组存到文件中从文件中读取数据到稀疏数组稀疏数组恢复为原始的二维数组 四、代码实现 创建原始一个二维数组 private static int[][] createTwoArr(int row, int col) {
数据总览通过系统对员工学习轨迹、考试结果、短板提升的AI智能数据分析，管理者可清晰了解每位员工的知识技能掌握状态和学习提升态度。 云端工作台上传个人文档、图片、视频等资料，云端制作后推送到小组共享；视频快编拆分、定位知识点，创建微课，提升培训和学习效率。
1 简介 深度学习极大地提高了视觉、语音和许多其他领域的技术水平。
论文动机自监督学习中的对比学习已经成为目前一个新的研究方向。其核心思想是缩短两个正样本之间的距离，拉大负样本之间的距离，从而得到输入更好的表示。因此对比学习的重点研究内容就是如何进行正样本的选择，如何进行负样本的选择。
@[toc] 前言 本篇博客是在学习技术胖-Vue3.x从零开始学-第一季 基础语法篇过程中记录整理的笔记，若文章中出现相关问题，请指出！ 当前该链接失效了，有需要的小伙伴可以去b站或者技术胖官网去找相应的视频与笔记。
6、模板中使用条件判断(三元运算符与v-if) 两种方式：①三元运算符。②v-if 三元运算符—应用在筛选样式中 <head> ... <style> .one { color: red; } .two {
3.3.1，PointNet 网络 PointNet 是第一个可以直接处理原始三维点云的深度神经网络，简单来说 PointNet 所作的事情就是对点云做特征学习，并将学习到的特征去做不同的应用：分类（shape-wise feature）、分割（point-wise feature
然后将传感器数据传递到机器学习系统中，以分析每个人的呼吸成分，并开发出用于区分个人的配置文件。研究人员通过对6人的呼吸样本测试该系统，发现其可以识别出不同个体，平均准确率为98%。即使样本量增加到20人，这种高水平的准确性仍然保持一致。
隐马尔可夫模型的3个基本问题 隐马尔可夫模型有3个基本问题： 参考文献 1.统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社
在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。增量训练的操作步骤登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。
通过在由所有可用化学物质组成的所谓化合物主体上训练无监督的机器学习方法，可以获取底层的子结构矢量嵌入。生成的Mol2vec模型进行一次预训练，产生密集的矢量表示，并克服了常见复合特征表示的缺点，例如稀疏性和位冲突。
深度学习方法是特征工程和模型集成于一体的。
Spring5.0源码学习系列之SpringFramework基本概述 1、文章前言 在上一章的学习中，我们已经能够构建部署SpringFramework的源码，接着在学习源码之前还是要对SpringFramework框架进行基本的了解和熟悉 2、什么是Spring？
>>>help(id) Help on built-in function id in module builtins: id(obj, /) Return the identity of an
进入引导模式 结尾 前言 ModelArts 是华为云搭建的面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。
【Elasticsearch】使用IMDB学习ES(2)docker搭建环境【Elasticsearch】使用IMDB准备ES学习用数据集(3) 设计映射结构 前言 在前面的数据准备中，我们确认了使用的数据集。
与经典的 Transformer 模块不同，UniFormer 模块的相关性聚合在浅层与深层分别配备了局部全局token，能够同时解决冗余与依赖问题，实现了高效的特征学习。
其含义如下图所示： 从实践中学习 让我们从实际代码触发来理解这几个概念。 maven引入 使用aspectj需要我们引入以下两个maven包： <!
CANN媒体数据处理的示例代码（处理流程）还是比较简单明了的，这里再进一步学习一下。先看一下 JPEGD，对照看一下 VPC的resize，比较一下其中的异同。 初始化没有什么好说的，开始就要做。
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