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2.2. 可讨论的
901
2019-05-06
《敏捷的用户故事方法》
2.2. 可讨论的 一张提供有额外细节的故事卡 细节太多的故事卡 修正后的故事,只有故事和将要讨论的内容 2.2. 可讨论的 故事应该是可以讨论的 故事不是签署好的合同或软件必须要实现的需求。故事是功能的简短描述,细节在客户团队和开发团队的讨论中产生。因为故的作用是提醒客户团队和开发团队在以后要进行关于需求的对话,它并不是具体的需求本身...
朴素贝叶斯讨论
1151
2018-02-16
《机器学习实战(Machine Learning in Action)》
朴素贝叶斯讨论 疑问 1 疑问 2 朴素贝叶斯讨论 @Time渐行渐远 @那伊抹微笑 @小瑶 @如果迎着风就飞 朴素贝叶斯就是用来求逆向概率的(已知)。 根据训练数据集求(正向)概率。 根据测试数据集求(逆向)概率(根据 贝叶斯公式)。 求出的逆向概率,哪个大,就属于哪个类别。 疑问 1 通过训练集求出了各个特征的概率,...
使用团队讨论区
3244
2019-03-11
《语雀使用文档》
使用团队讨论区 主题列表 权限 看板 权限 标签 权限 我的讨论 关闭讨论区 使用团队讨论区 在团队中,我们新增了一个讨论区功能。团队成员可以在这里发起异步讨论,将任务指派给某位成员处理等。同时我们也提供了轻量的看板功能,可以更方便的管理一些周期性的任务。 主题列表 讨论区由一个个主题组成,在讨论区首页,可以通过点击“新建主题...
朴素贝叶斯讨论
1266
2018-04-10
《机器学习实战(Machine Learning in Action)》
朴素贝叶斯讨论 疑问 1 疑问 2 朴素贝叶斯讨论 @Time渐行渐远 @那伊抹微笑 @小瑶 @如果迎着风就飞 朴素贝叶斯就是用来求逆向概率的(已知)。 根据训练数据集求(正向)概率。 根据测试数据集求(逆向)概率(根据 贝叶斯公式)。 求出的逆向概率,哪个大,就属于哪个类别。 疑问 1 通过训练集求出了各个特征的概率,...
Taichi 开发者讨论会
1128
2020-10-26
《Taichi(太极) 0.6.24 编程语言文档》
Taichi 开发者讨论会 历届讨论会 会议流程 会议语言 会议时间及频率 参加 TaichiCon 为 TaichiCon 准备讲座 组织 TaichiCon Taichi 开发者讨论会 我们正在举办一系列线上的 TaichiCon(Taichi 讨论会) 活动,让开发人员能够聚集在一起,分享他们使用的 Taichi 经验。 ...
简单 ASP.NET MVC 3 应用 (To be seen)
2546
2018-05-24
《Castle Windsor 中文文档》
Windsor 教程 - ASP.NET MVC 3 应用 (To be Seen) 教程 介绍 构建应用 Windsor 教程 - ASP.NET MVC 3 应用 (To be Seen) 这是一个入门教程,帮助你加快在一个简单 Web 应用中使用 Windsor。该应用叫做 To be seen 帮助用户收集有关即将上映的电影、光盘、书籍...
9.1. 技术支持
722
2020-02-18
《OpenRASP v1.3.0 官方文档》
技术支持 QQ 技术讨论群(推荐) Github issues(Bug、Feature 管理) Slack channel 百度安全论坛 邮件列表 技术支持 QQ 技术讨论群(推荐) RASP 技术讨论群: 259318664 Github issues(Bug、Feature 管理) https://github.com/...
Telegram
2015
2018-09-18
《Project V(V2RAY)文档手册》
Telegram 讨论组 规则 {#rules} 违规言论处理方式 {#violation} Telegram 讨论组 Project V 提供了下列讨论组,用于讨论不同类型的问题。 使用 :用于讨论 Project V 使用相关问题。 日常 :用于其它不相关的话题。 另外请关注 Project V 官方公告 以获得最新资讯...
使用 API
1981
2018-05-21
《Flarum 文档》
使用 API 身份验证 论坛 Discussion 讨论 Posts 帖子 Users 用户 Groups 组 Notifications 通知 Tags 标签 使用 API 每个 Flarum 论坛都有一个公开的 JSON API,可以对论坛数据进行读和写。它符合JSON-API 1.0 规范 。 身份验证 API 使用基于令...
5. 卷积神经网络
2530
2019-06-05
《动手学深度学习》
5. 卷积神经网络 5. 卷积神经网络 本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后,我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网...
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