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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-2 内积

    《白话机器学习的数学》

    55910编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏python3

    Python自动化开发学习2-2

    open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码,如果不指定字符编码,就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件,运行后会报错或者读到乱码。

    67330发布于 2020-01-10
  • 来自专栏IT技术圈

    习题2-2 阶梯电价 (15分)

    为了提倡居民节约用电,某省电力公司执行“阶梯电价”,安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”:月用电量50千瓦时(含50千瓦时)以内的,电价为0.53元/千瓦时;超过50千瓦时的,超出部分的用电量,电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。

    3.3K10发布于 2021-04-01
  • 来自专栏Hank’s Blog

    2-2 R语言基础 向量

    > x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")

    74210发布于 2020-09-16
  • 来自专栏波波烤鸭

    2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成

    2-2 SPU和SKU详解   商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念,本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit 学习网址 https://baomidou.com/guide/generator.html 5.2 MyBatisPlus代码生成配置 1)引入依赖 <dependency> <groupId

    3.1K41发布于 2021-01-21
  • 来自专栏刷题笔记

    2-2 学生成绩链表处理 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数,一个将输入的学生成绩组织成单向链表

    1.6K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(2-2)

    HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制,保障数据服务的可用性与数据的一致性。

    19110编辑于 2024-11-28
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程2-2:性别质控

    「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F值必须小于0.2,男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交(纯合子)估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。

    1.6K31发布于 2020-05-18
  • 来自专栏悟道

    2-2 二分&前缀和模板

    二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri

    35130发布于 2021-03-11
  • 来自专栏韦东山嵌入式

    鸿蒙系统开发教程_韦东山 2-2必备基础知识

    在RTOS中,本质也是去读写寄存器,但是需要有统一的驱动程序框架。 所以:RTOS驱动 = 驱动框架 + 硬件操作

    58320编辑于 2022-05-05
  • 来自专栏Deep learning进阶路

    2-2 线性表之链表 及其C++实现

    2-2 线性表之链表 及其C++实现 采用顺序存储结构的顺序表,其数据元素是用一组地址连续的存储单元来依次存放的,无须为表示数据元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间,其逻辑关系蕴含在存储单元的邻接关系中

    1.4K20发布于 2019-07-02
  • 来自专栏HenCoder

    HenCoder UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸

    这期是 HenCoder 布局部分的第二期:重写 onMeasure() 来全新定制自定义 View 的尺寸。

    35530发布于 2018-08-20
  • 来自专栏京程一灯

    JavaScript 数据结构(2-2):栈与队列-队列篇

    翻译:疯狂的技术宅 说明:本文翻译自系列文章《Data Structures With JavaScript》,总共为四篇,原作者是在美国硅谷工作的工程师 Cho S. Kim 。由京程一灯老编 疯

    49020发布于 2019-03-28
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-数字之魅(代码清单2-2)

    代码清单2-2 int Count(BYTE v) { int num = 0; while(v) { num += v & 0x01;

    24230编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏HenCoder

    HenCoder Android UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸

    这期是 HenCoder 布局部分的最后一期:重写 onMeasure() 和 onLayout() 来定制 Layout 的内部布局。

    35920发布于 2018-08-20
  • 来自专栏HUC思梦的java专栏

    ai学习记录

    新建:分辨率:矢量软件和分辨率无关; 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储:.ai:illustrator的默认格式。 .eps:支持矢量图形,ai可以打开;也可以被ps打开,打开之后图层是合并的。 PDF:可以跨平台(PC,苹果)跨软件打开。PDF输出(保存时):可以选择输出范围。 JPG导出:文件——导出 勾选上使用画板 打开:不要用Crtl+O 打开位图;否则会变为嵌入文件; 置入:将图片拖拽到画布上松开;置入后图片上还有一个X; 置入图片之后,必须记得将AI和其他链接文件一同移动 符号喷枪工具(shift+s):用于绘制AI自带的图形,配合符号面板(ctrl+shift+f11)和符号库使用。 (六)AI修改文档大小 属性栏——点击文档设置——编辑画板——修改相应宽高属性 编辑画板第二种方法:点击画板工具(shift+o) 如何新建画板 1.编辑画板——点击新建画板 2.在画板编辑模式下,点击旧画板

    4.1K20发布于 2020-09-03
  • 来自专栏xiaosen

    AI - 集成学习

    集成学习概念 集成学习是机器学习中的一种思想,它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型,参与组合的模型成为弱学习器(基学习器)。 集成学习通过构建多个模型来解决单一预测问题 生成多基学习器,各自独立地学习和预测 通过平权或者加权的方式,整合多个基学习器的预测输出 传统机器学习算法 (例如:决策树,逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开 基学习器是可使用不同的学习模型,比如:支持向量机、神经网络、决策树整合到一起作为一个集成学习系统也可使用相同的学习模型,一般情况下,更使用相同的学习模型 。 集成学习把多个学习器结合起来,要获得好的集成,个体学习器应有一定的准确性 ,学习器不能太坏,并且学习器之间具有差异 。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器; 如此重复进行,直至基学习器数目达到实现指定的值T为止。 再将这T个基学习器进行加权结合得到集成学习器。

    55410编辑于 2024-03-24
  • 来自专栏ypw

    题目 1674: 算法2-2:有序线性表的有序合并

    = m) for(int i=mm;i<m;i++) cout<<b[i]<<" "; cout<<endl; } return 0; } 那么我们除了直接做法,我在学习数据结构,所以这个题目我们用有序线性表的合并来做

    59610发布于 2021-03-04
  • 来自专栏随笔记录

    Kali Linux中安装Xfce的步骤2-2 通过update-alternatives

    在软件系统中,有时候面临着一个复杂对象的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成。由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是它们组合在一起的算法却相对稳定。

    98530发布于 2020-05-22
  • 来自专栏机器学习与统计学

    AI学习绘画

    通过结合神经网络笔画渲染器和基于模型的深度强化学习,我们的 AI 可以用笔画描绘纹理丰富的自然图像。AI 用数百个笔画就可以实现视觉效果很好的图画,对于每个笔画,直接确定笔画的位置和颜色等。 AI 的训练过程不需要人类绘画的经验或者笔画轨迹数据。 以人脸 (CelebA) 为例,需要一张 GPU,10 小时训练笔画渲染器,40 小时训练 AI,其间 AI 画了数百万张图片来学习。 这是我在接触深度学习不久后就十分感兴趣的问题。 从强化学习的角度看,我们需要设计一个 AI,给它一个画布和目标图。 AI 的每一步在画布上画一个笔画,当它画的笔画使画布和目标图更像时,我们就给它奖励,驱动它学习。我们可以设定一个笔画上限,让 AI 在给定的笔画数后终止。 ? DDPG 和 Model-based DDPG 的不同结构 神经网络笔画渲染器还可以接入到强化学习的框架中来辅助 AI 的训练。

    2.8K20发布于 2019-05-09
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