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- 2021-02-25 16:07回答 2 已采纳 这证明经过dct变换、局部二值模式处理后，损失了部分有效图像特征；或者灰度图、二值处理图、dct图在三个通道对应分量上的特征无法组合成更优图像特征。这在神经网络调参过程中是很常见的，明明觉得处理一下分
- 2022-05-10 17:21回答 1 已采纳 可能是always on或者同步复制，再不就是有人在ERP跑大报表之类。
- 2021-03-13 21:23回答 2 已采纳 网络是网络，训练模型是网络训练之后保存的网络参数。举个例子来说，A地到B地，网络只是告诉你说A到B有几条路，遇到什么情况该怎么走，比如堵车了该掉头还是等待之类的，是一个大体的范围。而模型就是告诉你路上
- 2020-08-09 23:31GrowingBrain的博客 2.2 是不是因为数据分布发生了变化？3. 举个栗子4. (强行)理论解释4.1 一种解释4.2 另一种解释5. 结论 0. 说明 由于是商业项目，一些数据不方便公开，但不影响文中列出的结果&结论，请谅解； 若发现问题，或者...
- 2020-08-25 22:51回答 2 已采纳 https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12232878.html
- 2022-10-08 18:58回答 1 已采纳 pycharm一般使用虚拟环境venv。vscode一般使用系统环境的pythonlaunch.json里可以指定python的路径与pycharm一样。
- 2014-09-29 04:27回答 2 已采纳 I'd rewrite the query like this: SELECT h.clickHour , IFNULL(d.clickCount,0) AS c FROM ( S
- 2022-06-19 17:32落花雨时的博客 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，本节将较详细...
- 2021-05-06 15:04回答 5 已采纳 异步加载。不要一次性读五张图片
- 2016-06-02 13:56回答 1 已采纳 相同的程序，因为在64bit下各种数据和指令的宽度都放大了一倍。所以相当于相同条件下计算机的缓存、内存、总线带宽都变小了。所以内存敏感的程序性能会下降。
- 2022-07-24 09:46回答 2 已采纳 首先这个问题很正常，因素很多，比如数据量、服务内存累积以及网站用户访问量的增大，可以从以下几个方面考虑：1、数据库瓶颈：一般来说 web 应用的瓶颈很容易出现在数据库，这个时候你可以考虑加缓存、限流、
- 2020-06-02 09:55B站：阿里武的博客 集成学习（Ensemble Learning）有时也被笼统地称作提升（Boosting）方法，广泛用于分类和回归任务。它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器...
- 2015-08-18 14:10回答 1 已采纳 http://wenku.baidu.com/link?url=JiimfzX4yTmbeLlxv9S_BWVUgdEEp7iL-8_LJOZgMGRH4caUrmPO8YYHqU2ODZjINkFe
- 2022-12-04 22:36subsistent的博客 介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
- 2020-02-20 13:20阿里开发者的博客 简介：作者 | 秦江杰 去年11月的 Flink Forward Asia 2019 上Flink 社区提出了未来发展的几个...在这种情况下， Flink将怎样拥抱AI，又会为用户带来什么新的价值？Flink AI 的优劣势分别在哪里？本文将通过对...
- 2022-07-27 18:22晴天qt01的博客 我们训练一个普通深度学习网络(Deep Nural Networks DNN)的时候很难一帆风顺，直接达到最好结果，这里对各种学习效果不好情况，提供对策。
- 2018-04-22 10:55一个处女座的程序猿的博客 AI：人工智能的简介之AI领域基础概念术语解释之《Google发布机器学习术语表 (中英对照）》、机器学习、深度学习、数据挖掘中常见关键词、参数等5000多个单词中英文对照(绝对干货) 目录 机器学习术语表
- 2021-10-28 18:14WGS.的博客 马尔科夫链 隐马尔科夫(HMM) 什么样的问题需要HMM HMM模型的定义 一个HMM模型实例 HMM模型的三个基本问题 前言 原创不易，转载请注明出处 机器学习中关于解决回归问题的总结 注：以下线性回归中，均可采用梯度下降、...
- 2021-10-30 21:07Ever-7的博客 选择分析所需要的数据对象和属性，以及创建/改变属性，目标是改善数据挖掘分析工作，减少时间，降低成本，提高质量。
- 2020-11-03 08:38weixin_39926639的博客 去年11月的 Flink Forward Asia 2019 上Flink 社区提出了未来发展的几个主要...在这种情况下， Flink将怎样拥抱AI，又会为用户带来什么新的价值？Flink AI 的优劣势分别在哪里？本文将通过对这些问题的讨论来分析Fl...
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