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  • 5.9. 预测目标 (y) 的转换

    5.9. 预测目标 (y) 的转换 5.9.1. 标签二值化 5.9.2. 标签编码 5.9. 预测目标 (y) 的转换 校验者: @FontTian @numpy 翻译者: @程威 本章要介绍的这些变换器不是被用于特征的,而是只被用于变换监督学习的目标。 如果你希望变换预测目标以进行学习,但是在原始空间中评估模型,请参考回归中的目标转换 ...
  • 5.9. 预测目标 (y) 的转换

    5.9. 预测目标 (y) 的转换 5.9. 预测目标 (y ) 的转换 5.9.1. 标签二值化 5.9.2. 标签编码 5.9. 预测目标 (y) 的转换 5.9. 预测目标 (y ) 的转换 校验者: @FontTian @numpy 翻译者: @程威 本章要介绍的这些变换器不是被用于特征的,而是只被用于变换监督学习的目标。 如果...
  • 开发OS实验的简单步骤

    开发OS lab实验的简单步骤 开发OS lab实验的简单步骤 在某git server,比如 https://github.com/chyyuu/ucore_lab 可下载我们提供的lab1~lab8实验软件中,大致经过如下过程就可以完成使用。 在学堂在线查看OS相关原理和labX的课程视频 如果第一次做lab,需要建立lab试验环境,可采用...
  • 好书哪里找

    如何找到好书 如何下载到书籍「样章」 如何找到好书 这是个非常好的问题,也是我们最应该分享给读者的。授之以鱼,不如授之以渔。 全世界每天都在出版各种不同的书,我们不可能有那么多时间一本一本去挑。一般来说,经典书籍肯定是要经得起大家的检验的。 在国内出版电子计算机方面教材比较多的出版社有人民邮电出版社、电子工业出版社、清华大学出版社以及机械工业出版...
  • 2023-06-01

    2023-06-01 时间 加入会议 会议内容 一、近期工作 Curve文件存储 Curve块存储 周边生态 二、开源社区 三、近期公众号文章 四、答疑 & 交流 2023-06-01 时间 2023 Jun 01, 19:00~19:30 加入会议 majie 邀请您参加腾讯会议 会议主题: majie 预定的会议 ...
  • 椭圆曲线算术运算

    椭圆曲线算术运算 椭圆曲线算术运算 很多椭圆曲线数学看起来很像我们在学校学到的整数算术。具体而言,我们可以定义一个加法运算符,而不是添加数字就是在曲线上添加点。一旦我们有了加法运算符,我们也可以定义一个点和一个整数的乘法,等于重复加法。 A lot of elliptic curve math looks and works very much l...
  • 序言

    Android官方培训课程中文版(v0.9.7) Github托管主页 在线阅读 更新记录 参与方式 致谢 License Android官方培训课程中文版(v0.9.7) Google Android团队在2012年的时候开设了Android Training 板块 - http://developer.android.com/tr...
  • 1 前言

    1 前言 1.0.1 数据无处不在 1 前言 每一种编程语言都有其优势和劣势。 某些语言可能非常快,但代码冗长。 另外一些其它语言可能很容易编写代码,但运行较慢。 这就是所谓的 两语言问题 ,Julia 的目标就是避免此问题。 尽管我们三位作者来自不同的领域,但我们都发现,与之前使用的编程语言相比,使用 Julia 进行研究更加高效。 我们将在 Se...
  • 从招式与内功谈起——设计模式概述(一)

    从招式与内功谈起——设计模式概述(一) 从招式与内功谈起——设计模式概述(一) 关于金庸小说中到底是招式重要还是内功重要的争论从未停止,我们在这里并不分析张无忌的九阳神功和令狐冲的独孤九剑到底哪个更厉害,但我想每个武林人士梦寐以求的应该是既有淋漓的招式又有深厚的内功。看到这里大家可能会产生疑问了?搞什么,讨论什么招式与内功,我只是个软件开发人员。别急...
  • PyTorch: optim包

    PyTorch: optim包 PyTorch: optim包 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射 在此实现中, 我们将弃用之前手工更新权值的做法, ...