榜单
服务器优惠
AI论文
-
使用Python实现
使用Python实现 训练阶段 朴素贝叶斯的效果要比近邻算法好吗？ 使用Python实现 训练阶段 朴素贝叶斯需要用到先验概率和条件概率。让我们回顾一下民主党和共和党的例子：先验概率指的是我们已经掌握的概率，比如美国议会中有233名共和党人，200名民主党人，那共和党人出现的概率就是： P(共和党) = 233 / 433 = 0.54 ... -
v0.2
1 测试环境 1.1 软硬件信息 1.2 服务配置 1.3 名词解释 2 测试结果 2.1 schema 2.2 single 插入 2.2.1 插入速率测试 压力参数 性能指标 结论 2.2.2 压力上限测试 压力参数 性能指标 结论 2.3 batch 插入 2.3.1 插入速率测试 压力参数 性能指标 结论 ... -
v0.2
1 测试环境 1.1 软硬件信息 1.2 服务配置 1.3 名词解释 2 测试结果 2.1 schema 2.2 single 插入 2.2.1 插入速率测试 压力参数 性能指标 结论 2.2.2 压力上限测试 压力参数 性能指标 结论 2.3 batch 插入 2.3.1 插入速率测试 压力参数 性能指标 结论 ... -
使用朴素贝叶斯进行分类
使用朴素贝叶斯进行分类 使用朴素贝叶斯进行分类 分类阶段比较简单，直接应用贝叶斯公式就可以了，让我们试试吧！ 通过训练，我们得到以下概率结果： 比如下面这句话，要如何判断它是正面还是负面的呢？ I am stunned by the hype over gravity. 我们需要计算的是下面两个概率，并选取较高的结果： P (... -
优化器 Optimizers
优化器的用法 Keras 优化器的公共参数 SGD RMSprop Adagrad Adadelta Adam Adamax Nadam 优化器的用法 优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一： from keras import optimizers model = Sequ... -
前言
Docker — 从入门到实践 微信小程序 技术交流 进阶学习 鼓励项目 Docker — 从入门到实践 v1.1.0 语言 构建状态 - zh-hans 阅读 us-en 阅读 zh-hant 阅读 Docker 是个划时代的开源项目，它... -
光程
光程 最多反弹次数 钳制光泽 焦散线 光程 参考 面板 Render ‣ Light Paths 最多反弹次数 光线反弹的最大次数可以手动控制。尽管这一数值理论上没有限制，然而在实际中，一个较小的数值即可满足需要，或者屏蔽某些光线交互来加快收敛控制。此外，漫反射次数、光泽反射次数以及透射反弹次数也可以分别进行控制。 当指定了一个低于... -
5. 共识算法
5. 共识算法 5.1. 区块链共识机制概述 5.2. XuperChain 共识框架概览 5.3. XuperChain 共识矩阵 5.4. Kernel组件: 共识主流程 5.5. Kernel组件: Pluggable Consensus可插拔共识 5.6. Kernel组件: Chained-BFT 5.7. BCS组件介绍 5.... -
6. 学习分类文本
6. 学习分类文本 1 有监督分类 1.1 性别鉴定 1.2 选择正确的特征 1.3 文档分类 1.4 词性标注 1.5 探索上下文语境 1.6 序列分类 1.7 其他序列分类方法 2 有监督分类的更多例子 2.1 句子分割 2.2 识别对话行为类型 2.3 识别文字蕴含 2.4 扩展到大型数据集 3 评估 3.1 测试集 3.... -
2. 第零章、计算机概论
第零章、计算机概论 第零章、计算机概论 由过去的经验当中，鸟哥发现到因为兴趣或生活所逼而必须要接触 Linux 的朋友，很多可能并非信息相关专业出身， 因此对于电脑软/硬件方面的概念不熟。然而操作系统这种咚咚跟硬件有相当程度的关连性， 所以，如果不了解一下计算机概论，要很快的了解 Linux 的概念是有点难度的。因此，鸟哥就自作聪明的新增一个小章节来...