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  • 四、PipeLine

    四、PipeLine 四、PipeLine scikit-learn 中的流水线的流程通常为: 通过一组特征处理estimator 来对特征进行处理(如标准化、正则化)。 通过一组特征提取estimator 来提取特征。 通过一个模型预测 estimator 来学习模型,并执行预测。 除了最后一个 estimator 之外,前面的所有...
  • 四、GloVe

    四、GloVe 4.1 原理 4.2 应用 四、GloVe 学习词向量的所有无监督方法最终都是基于语料库的单词共现统计,因此这些模型之间存在共性。 词向量学习算法有两个主要的模型族: 基于全局矩阵分解的方法,如:latent semantic analysis:LSA 。 优点:能够有效的利用全局的统计信息。 缺点:在单词类比任务...
  • 四、选择

    四、选择 关系型数据库 非关系型数据库 RDBMS NoSQL 四、选择 之所以写该节,是因为本文介绍 NeDB,但并不是推荐 NeDB。选取什么样的数据库主要取决于项目以及个人情感。由于涉及到 SQL 数据库与 NoSQL 数据库的概念,所以先从大的方面简单说一下,然后再介绍 Node 嵌入式数据库。 先简单回顾下数据库的分类。 数据...
  • 四、背景

    四、背景 四、背景
  • 四、TADW

    四、TADW 4.1 模型 4.2 实验 四、TADW 大多数网络表示学习方法仅仅研究网络结构。事实上,网络顶点包含了丰富的信息(如文本内容和其它元数据),而这些方法都无法利用到这些信息。 利用顶点的文本信息的一个直接方法是:分别独立学习文本特征representation 和网络顶点representation ,然后将二者拼接在一起。这...
  • 四、LocallyLinearEmbedding

    四、LocallyLinearEmbedding 四、LocallyLinearEmbedding LocallyLinearEmbedding 是 scikit-learn 提供的LLE 模型,其原型为: class sklearn . manifold . LocallyLinearEmbedding ( n_neighbors = 5 ,...
  • 四、API

    四、API 四、API 4.1 数据接口 4.2 模型接口 4.4 绘图API 4.5 Booster API 转换
  • 飞行器平衡调试

    四轴飞行器平衡稳定调试 固定调试 无线调试 四轴飞行器平衡稳定调试 作者:nieyong 下面介绍Crazepony四轴飞行器平衡稳定的调试方式,这些调试的方式同时也可以用于其它四轴的调试。 固定调试 可以将飞行器用绳子栓住,然后调试最基本的平衡和稳定。这样一般可以获得一个大概的PID值。只有这步调试基本稳定,才会进行后面更加精细深...
  • 空间变换轴插件

    空间变换轴插件 简介 编辑器空间变换轴插件 简单方法 替代方法 空间变换轴插件 简介 Spatial gizmo[空间辅助线框]插件是由编辑器和自定义插件来定义附加到任何类型的Spatial节点的辅助线框. 本教程将向您展示定义您自己的自定义辅助线框的两种主要方法.第一种方法对于简单的辅助线框来说效果很好,并且在你的插件结构中较少的混乱...
  • Timeline时间轴

    Timeline时间轴 何时使用 ">代码演示 API nz-timelinecomponent nz-timeline-itemcomponent Timeline时间轴 垂直展示的时间流信息。 何时使用 当有一系列信息需按时间排列时,可正序和倒序。 需要有一条时间轴进行视觉上的串联时。 import { NzTimel...