框架 机器google jax
《转-已验证》本地宿主机器显示Docker 容器中的图像（Docker容器可视化）
我们在Docker容器中运行程序，有的时候需要显示容器中的图像，或在容器中运行一些图形界面的软件、调用摄像头等，而Docker采用的是命令行的工作模式，那么docker容器中的输出图像等如何在宿主屏幕上显示呢，可以采用文件挂载或者网络通信的方式。 1、在本地宿主机器上安装X11界面工具，一般Linu ......
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
详解JQuery框架的五大选择器（转载）
本文分享自华为云社区《【JQuery框架】五大选择器“全家桶”详解！！！》，原文作者：灰小猿 。 选择器基本操作 首先我们需要了解选择器使用的基本操作，该基本操作可以分为三步： 1、事件绑定 选择器的使用需要进行事件的绑定，一般来说我们可以将事件绑定到一个按钮上去，通过按钮的点击来触发相应的事件响应 ......
JS如何读取html里面的所有框架？读取框架数量
在JavaScript中，可以使用 window.frames 来访问当前页面中的所有框架（包括<iframe>和<frame>元素）。window.frames 返回的是一个类数组对象，其中包含了当前页面中所有框架的窗口对象（window对象）。 要获取页面中框架的数量，可以使用 window.f ......
学习《框架思维》第一天
今天开始学习《框架思维》一书，框架意味着规律，应用框架思维解决问题，也就是应用套路解决对应的问题。《框架思维》告诉我们解决问题需要五个步骤，分别是界定问题，构建框架，明晰关键，高效执行，检查调整。今天学习界定问题。 界定问题也就是找到问题的真正所在，而不是贸然去解决，解决问题的框架就是发现问题，分析 ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
机器学习——批量规范化
训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 本节将介绍批量规范化（batch normalization） (Ioffe and Szegedy, 2015)，这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合在 7.6节中将介绍的残差块，批量规范化使得研究 ......
jQuery 框架
jQuery 框架 目录jQuery 框架一. 概述二. jQuery 安装引用2.1 安装2.2 本地导入使用2.3 jQuery CDN引入三. jQuery基本语法四. 查找标签4.1 基本选择器4.2 组合选择器/分组与嵌套4.3 基本筛选器4.4 属性选择器4.5 表单筛选器4.6 筛选器 ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+ ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
如何制作微信机器人程序编程，需要掌握那些技巧
创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能： 技能要求： 编程语言知识： 掌握至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。 了解微信API： 熟悉微信公众平台开发，了解微信公众号API，特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础： 理解HTTP协议，能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
怎么写一个微信自动回复机器人，如何实现呢
编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤： 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册，并申请 ......
简化asp.netcore框架
简化asp.netcore框架 大A老师的(200行代码了解框架本质)[https://www.cnblogs.com/artech/p/inside-asp-net-coreframework.html]写的非常好,不过还是有些许的复杂,比如第9条 HttpContext和Server之间的适配, ......
IIS 配置迁移，前提要net框架环境一样
使用管理员身份运行cmd 应用程序池： # 导出所有应用程序池 %windir%\system32\inetsrv\appcmd list apppool /config /xml > c:\apppools.xml # 导入所有应用程序池 %windir%\system32\inetsrv\app ......
pytest + yaml 框架 -58.运行报告总结summary.json
前言 用例运行结束后，在本地生成summary.json 文件，总结运行结果。 v1.5.1版本更新内容： 1.解决参数化，中文在控制台输出问题 2.保存用例结果summary.json 保存用例结果summary.json 命令行执行用例 pytest 运行结束，在当前目录生成summary.js ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
Unity架构师必备的开源库，让你3天搭建商用游戏框架
现在Unity的相关技术已经都非常常熟了，如果你的技术能力与阅历够，搭建一个商用的游戏框架，你只需要3天的时间。今天给大家分享一个Unity老鸟3天能搭建一个自己的商用框架的几个必备的开源库，方便大家学习与使用，同时学习这些有前途的开源库也能让你在公司里面游刃有余。 1: 搭建商用Unity框架必须 ......
[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归
岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中，使用 最小二乘法求解线性回归问题 时，讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为： \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解，即 \(\text ......
[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD
BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中，将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) （梯度）的更新，这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式： \ ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
手写Spring框架-第二弹
用设计模式，实现 Bean 的定义注册获取 理解设计模式： 编码方式主要依托于：接口定义 || 类实现接口、抽象类实现接口 || 继承类、继承抽象类，而这些操作方式可以很好的隔离开每个类的基础功能、通用功能和业务功能，当类的职责清晰后，你的整个设计也会变得容易扩展和迭代。 接口和抽象类的区别，接口是 ......
搭建一个.NetCore控制台程序框架，包含依赖注入/配置/日志等要素
前言# 最近需要开发小工具的场景有点多，上次我用 go 语言开发了一个 hive 导出工具，体验还不错，只是 go 语言的语法实在是喜欢不起来，这次继续试试用 C# 来开发小工具。 这次小工具的功能很简单，数据库数据迁移，不过这不重要，主要是记录一下更适合 .Net Core 宝宝体质的控制台小工具 ......
Seata分布式事务框架-AT模式与TCC模式介绍
Seata AT事务方案Seata 的 AT 模式（Automatic Transaction）是一种无侵入的分布式事务解决方案。下面结合具体业务场景来分析其执行的原理。 业务场景订单系统 当用户下订单时，执行以下三步流程： 订单系统保存订单 订单系统调用库存服务，减少商品库存 订单系统调用账户服务 ......
Python 机器学习入门：数据集、数据类型和统计学
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例： [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
ssm框架整合
spring+mybatis+springmvc框架的使用 首先到导入jar包： 接着就是springmvc的web.XML配置： 创建一个方配置文件的resources的文件，里面创建连接数据库池的db.properties，spring的核心配置文件mybtis，和springmvc的配置问阿金 ......