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2、词嵌入（Word Embeddings）词嵌入来源于Beggio的论文，是一种将词向量化的概念，原理是：单词在高维空间中被编码为实值向量，其中词语之间的相似性意味着向量空间中的接近度，离散词被映射到连续数的向量。
开发人员利用Docker可以消除编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。 之前在服务器配置一个应用的运行环境，要安装各种软件，安装和配置这些东西有多麻烦就不说了，它们还不能跨平台。假如我们在Windows上安装的这些环境，到了Linux上又得重新安装。
在web前端，张小白的学习中，已经遇到了vscode的编码害死人的问题了。没想到在学习《AI全栈成长计划-AI基础篇》的Python语言时，又来了一次。下面把经过跟大家汇报一下。
对于计算机，如何对这些颜色进行编码呢？答案是利用色彩空间。也就是说，色彩空间是计算机对颜色进行编码的模型。 以常用的RGB色彩空间为例，在RGB色彩空间中，存在3个通道，即R通道、G通道、B通道。
数据发生倾斜后，gaussdb能够自动修复吗？
我今天采用自动学习做了一下实战营的作业打卡，但是准确率始终提不上去，这个作业打卡的前身是人车识别，但是识别不了bus，现在加入了bus数据集。我也按照要求进行了标注啥的，下图是训练厚的准确率。15 号的是人车识别，准确率挺高，加入bus后，昨天试了两次，准确率都操达到百分之七十下图是训练详情
问题描述： 1. 座席在示闲转态，页面按钮显示自动改变。从示闲态直接变成事后整理态。 2. 座席点击恢复示闲态，会再次自动改变。如此反复两三次，就恢复正常。 3.
【问题简要】已有AICC测试租户账号，如何调用ccgateway、ccucs、自动外呼接口？我用租户管理员账号登录（https://servicestage.besclouds.com/service-cloud/sm/portal/home.html）后，查不到相关的接口地址和接口所需的鉴权码
前言我们都希望为我们的 Web 应用程序构建易维护的测试。作为这个目标的一部分，我们都希望能集中精力在测试本身，而尽量避免困在实施的具体细节中。从长远来看，测试应该是可维护的，对软件定期的变更并不会破坏测试本身或者让团队的开发节奏变慢。某些测试工具可以在做出更改和查看结果之间提供简短的反馈循环
【导读】阅卷是老师教学工作中非常重要的一环，但也是耗时费力的一环。如果机器能够替代或辅助老师对考试和作业评分，将极大减轻老师负担，有效支持教育的结果评价、过程评价和个性化 “因材施教”。过去几年，哈工大讯飞联合实验室在语文作文自动评阅方向进行了深入探索和落地实践，努力构建人工智能与教育领域深度结合的关键入口
硬件平台：X64操作系统：Win10 64位安装截图：体验教程：自动数据增强教程地址：自动数据增强在数据增强的步骤中，比较重要的几步分别是：定义MindSpore算子到AutoAugment算子的映射PARAMETER_MAX = 10 def float_parameter(level
根据微博网友的消息称，微信 Windows 客户端增加了新功能，在登录 PC端微信之后，在手机端上勾选“自动登录该设备”，下次登录微信就无需手机确认即可完成PC端的登录。在 PC 端的设置里，也有“自动登录”的选项开关，开启后，在本机登录微信将无需手机确认。
AR502H头端配置信息如上：terminalctl -s 显示设备未注册，查询原因是：wait-register：该STA注册等待中。
创建的index如果后续数据越来越膨胀，影响了读写效率，有没有什么好的解决方案？
1.SpringMV工作原理SpringMVC工作过程围绕着前端控制器DispatchServerlet，几个重要组件有HandleMapping（处理器映射器）、HandleAdapter（处理器适配器）、ViewReslover（试图解析器）工作流程：（1）DispatchServerlet
最优化问题最优化问题是求解函数极值的问题，包括极大值和极小值。微积分为我们求函数的极值提供了一个统一的思路：找函数的导数等于0的点，因为在极值点处，导数必定为0。只要函数的可导的，我们就可以用这个万能的方法解决问题。在机器学习之类的实际应用中，我们一般将最优化问题统一表述为求解函数的极小值问题
华为乾坤终端缺少扫描后自动关机功能的选项，建议加入此实用功能，不然像全盘扫描的话还得守在电脑前等扫描完再去手动关机，费时不智能。
本帖最后由 云彩飞扬 于 2018-3-20 09:52 编辑 <br /> <p>当 RDS 的 IOPS、CPU、磁盘容量等指标到达瓶颈，并且 SQL 优化、数据分片都已无法解决问题时，可通过水平扩容增加RDS数量，以提升数据库的容量。扩容涉及数据迁移，期间可能会中断业务，这对企业来说是一个很大的挑战
AI 要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力
MindSpore模块分析之自动数据增强方法——基于反馈的数据增强 #### 基于反馈的数据增强机制 具体来说，通过数据集的sync_wait & sync_update（同步等待&同步更新）机制，实现用户自定义数据增强逻辑，用户可以根据实时的loss值/step数/epoch数反馈来自动调整数据增强的逻辑
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