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垃圾收集
112
2024-04-24
《Kubernetes v1.30 中文文档》
垃圾收集 属主与依赖 级联删除 前台级联删除 后台级联删除 被遗弃的依赖对象 未使用容器和镜像的垃圾收集 容器镜像生命周期 未使用容器镜像的垃圾收集 容器垃圾收集 配置垃圾收集 接下来 垃圾收集 垃圾收集(Garbage Collection)是 Kubernetes 用于清理集群资源的各种机制的统称。 垃圾收集允许系统清理如下资...
分支的管理
689
2018-02-17
《Pro Git中文版(第一版)》
分支的管理 到目前为止,你已经学会了如何创建、合并和删除分支。除此之外,我们还需要学习如何管理分支,在日后的常规工作中会经常用到下面介绍的管理命令。 git branch 命令不仅仅能创建和删除分支,如果不加任何参数,它会给出当前所有分支的清单: $ git branch iss53 * master testing ...
未检查数组
375
2020-01-04
《Nim 1.0.2 开发手册》
未检查数组 未检查数组 UncheckedArray[T] 类型是一种特殊的 数组 ,编译器不检查它的边界。 这对于实现定制灵活大小的数组通常很有用。 另外,未检查数组转换为不确定大小的C数组: type MySeq = object len , cap : int data : Unchecked...
评价行为:信用分配问题
3438
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
评价行为:信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作,我们可以像通常一样训练神经网络,通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而,在强化学习中,智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励,奖励通常是稀疏的和延迟的。例如,如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆,它怎么知道它采取的 100 个行动中的哪一个是好的,哪些是坏的?它所知道的...
常见问题
97
2024-05-03
《Neuron v2.6 中文文档》
常见问题 Sparkplug B 插件无法连接 MQTT Broker ,处于未连接状态 Sparkplug B 插件在连接状态与未连接状态来回切换 Sparkplug B 应用端没有看到 Neuron 北向 Sparkplug B 节点上报的数据组 常见问题 Sparkplug B 插件无法连接 MQTT Broker ,处于未连接状态 请确...
六、 总结
1161
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
六、 总结 六、 总结 各种半监督学习算法的比较: 生成式半监督学习方法需要充分可靠的领域知识才能确保模型不至于太坏。 非监督SVM 目标函数非凸,因此有不少工作致力于减轻非凸性造成的不利影响。 图半监督学习方法,图的质量极为重要。 基于分歧的方法将集成学习与半监督学习联系起来。 半监督学习在利用未标记样本后并非必然提升泛化性能,在有些情况...
2.3 交易的构建
2375
2019-11-05
《《精通比特币》第二版》
2.3 交易的构建 2.3.1 获取正确的输入 2.3.2 创建交易输出 2.3.3 将交易加入到总账簿 2.3.3.1 交易的传送 2.3.3.2 如何传播 2.3.3.3 Bob的视角 2.3 交易的构建 Alice的钱包应用知道如何选取合适的输入匹配Alice所创建的交易金额。Alice只需要指定目标地址和金额,其余的细节钱包应用会...
Warnings
588
2018-05-21
《RxSwift 2.5 中文英文双语文档》
Warnings 未使用的disposeable(unused-disposable) 未使用的observable(unused-observable) Warnings 未使用的disposeable(unused-disposable) 下面对于返回 Disposable 的 subscribe* , bind* 和 drive* ...
引用和指针类型
97
2024-07-11
《Nim v2.0 中文手册》
引用和指针类型 引用和指针类型 引用(类似于其他编程语言中的指针)是引入多对一关系的一种方式。这意味着不同的引用可以指向并修改内存中的相同位置(也称为 aliasing “别名”)。 Nim 区分 traced “追踪”、untraced “未追踪” 引用。未追踪引用也叫 指针 。 追踪引用指向垃圾回收堆中的对象,未追踪引用指向手动分配对象或内存中...
十七、PTE
2161
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
十七、PTE 17.1 模型 17.2 实验 17.2.1 实验结果 17.2.2 标记数据 & 未标记数据 17.2.3 参数敏感性与可视化 17.2.4 讨论 十七、PTE 传统的词袋模型bag-of-word:BOW 忽略了不同单词之间的语义相关性,因此存在诸如数据稀疏性sparsity 、一词多义polysemy 、同义词s...
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