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服务消费者整合 Sentinel ===> 这样 Sentinel才能对服务消费者进行监控和保护
服务消费者整合 Sentinel【这样 Sentinel才能对服务消费者进行监控和保护】 需求：在member-service-nacos-consumer-81 整合Sentinel，能被Sentinel 监控和保护 Sentinel 相关配置 1. xml <!-- 引入 alibaba-sen ......
服务消费者整合 OpenFeign ===> 启动类中要添加 @@EnableFeignClients 注解
服务消费者整合 OpenFeign > 启动类中要添加 @@EnableFeignClients 注解 package com.llq.springcloud; @SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class) @ ......
Typescript中Readonly<T> 是什么&例子
Readonly<T> 是 TypeScript 中的一个预定义类型操作工具，用于将给定类型 T 中的所有属性设置为只读。这意味着创建的新类型将具有与原始类型相同的属性，但这些属性在新类型中是只读的，不可修改。 下面是一个示例： type Person = { name: string; age: ......
机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践，揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GUI相关 ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
15.Please retell the parable of The Blind men and An Elephant. What is the moral of the parable? What can we learn from the parable when it comes to critical thinking?
Round 1: Retelling the Parable and Extracting the Moral Speaker 1 (Student A): Hey everyone! So, let's dive into the parable of "The Blind Men and the ......
机器学习的算法——线性回归
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
python+sklearn 机器学习代码备忘
import sklearn from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import pandas as pd import matpl ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之外部数据集
这是scikit-learn数据加载系列的最后一篇，本篇介绍如何加载外部的数据集。 外部数据集不像之前介绍的几种类型的数据集那样，针对每种数据提供对应的接口，每个接口加载的数据都是固定的。而外部数据集加载之后，数据的字段和类型是不确定的。 简单来说，我们在实际的数据分析工作中，用到的是外部数据集加载 ......
机器学习-线性回归-最大似然估计求解-解析解-01
最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......
《安富莱嵌入式周报》第328期：自主微型机器人，火星探测器发射前失误故障分析，微软推出12周24期免费AI课程，炫酷3D LED点阵设计，MDK5.39发布
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： 【实战技能】 单步运行源码分析，一期视频整明白FreeRTOS内核源码框架和运行机制，RTOS Trace ......
自动驾驶与机器人的slam技术
https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving 第1章，概述 第2章，数学基础知识回顾，几何学、运动学、KF滤波器理论，矩阵李群 第3章，误差状态卡尔曼滤波器，惯性导航、卫星导航、组合导航 第4章，预积分，图优化，基于预积分的组合导航 ......
初中英语优秀范文100篇-021Sophia the Robot-机器人索菲亚
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW021 记忆树 1 When it comes to AI , Sophia the robot is mentioned again and again. 翻译 说到人工智能，总是会反复提到机器人索菲亚。 简化记忆 反复 句子结构 句子结构分析： 主句：So ......
Azure - 机器学习企业级服务概述与介绍
Azure 机器学习 - 为端到端机器学习生命周期使用企业级 AI 服务。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 一、什 ......
微型5G智能网关助力打造智能清洁机器人
针对清洁机器人应用，可以选用微型5G智能网关方案，为机器人提供高速、低延时的5G通信和5G远程管理能力，支撑机器人更高效地进行清洁工作。 ......
PS C:\Users\Administrator> Get-WindowsFeature
Display Name Name Install State [ ] Active Directory Certificate Services AD-Certificate Available [ ] Certification Authority ADCS-Cert-Authority Ava ......
<学习笔记> 二项式反演
容斥原理 容斥原理的式子 \[|A1∪A2∪...∪An|=\sum_{1≤i≤n}|Ai|−\sum_{1≤i<j≤n}|Ai∩Aj|+...+(−1)^{n−1}×|A1∩A2∩...∩An| \]一般来说不会直接用容斥原理这个式子，而是考虑一种特殊情况：交集的大小只与交集的数量有关。也就是说， ......
实现个人微信机器人的开发
简要描述： 修改好友备注 请求URL： http://域名地址/modifyRemark 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登 ......
SQL Server通过钉钉机器人直接发送消息
SQL Server通过钉钉机器人直接发送消息 /** 启用 Ole Automation Procedures 选项 exec sp_configure 'show advanced options',1; go reconfigure; go sp_configure 'Ole Automati ......
【机器学习】Django，余弦距离之基于用户,评分物品的推荐
表设计 # 用户表 class UserInfo(models.Model): username = models.CharField(max_length=32,unique=True,verbose_name="用户名") password = models.CharField(max_leng ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
Paper Reading: Oversampling with Reliably Expanding Minority Class Regions for Imbalanced Data Learning
为了设计更有效的插值过采样算法，本文提出了一种新的插值过采样方法 OREM。OREM 在原始少数类样本周围找到候选少数类区域，然后利用这些候选区域识别不包含任何多数类样本的干净子区域。它们被认为是潜在的少数类区域，所以通过将合成样本填充到干净子区域可以增强少数类的表达能力。OREM 方法的思路很简单... ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
基于个微机器人的二次开发
请求URL： http://域名地址/addChatRoomMember 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 ch ......
IComparable与IComparable<T>
在 C# 中，IComparable 和 IComparable<T> 接口用于定义对象的比较规则。它们允许我们对不同的对象进行排序、比较和确定它们的相对顺序。 IComparable 接口定义了一个方法 CompareTo()，该方法接受一个参数，用于与当前对象进行比较。 返回值表示当前对象与参数 ......
DeepWalk Online Learning of Social Representations
目录概符号说明DeepWalk代码 Perozzi B., AI-Rfou R. and Skiena S. DeepWalk: Online learning of social representations. KDD, 2014. 概 经典的 graph embedding 学习方法. 符号说 ......