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stdDevPop
365
2019-12-07
《微信小游戏云开发文档(201912)》
AggregateCommand.stdDevPop(value: Expression): Object 参数 value: Expression 返回值 Object API 说明 示例代码 AggregateCommand.stdDevPop(value: Expression): Object 支持端:小程序 2.7.4 起, ...
torch.optim
1022
2020-09-19
《PyTorch 1.2 中文文档 & 教程》
torch.optim 如何使用优化器 构建它 每个参数选项 采取优化步骤 optimizer.step() optimizer.step(closure) 算法 如何调整学习率 torch.optim 译者:ApacheCN 是一个实现各种优化算法的包。已经支持最常用的方法,并且界面足够通用,因此将来可以轻松集成更复杂...
源码解读
1437
2018-08-04
《Node.js区块链开发(Nodejs开发加密货币)》
第三部分: 源码解读 第三部分: 源码解读 我们的最终目标是要使用Node.js 开发一款像比特币一样的加密货币。很显然,在开始之前,如果有现成的经验可以学习借鉴,就不用再去“重复制造轮子”,这是目前开发领域的重要共识 。 站在巨人肩上,一方面可以快速了解Node.js 技术知识,一方面可以对加密货币 有一个更加深刻的学习理解,一举两得。这部分咱们...
前言
9411
2018-03-03
《Python 之旅》
Python 之旅 Python 简介 关于本书 声明 更新记录 支持我 Python 之旅 Python 简介 Python 诞生于 1989 年的圣诞期间,由 Guido van Rossum 开发而成,目前 Guido 仍然是 Python 的主要开发者,主导着 Python 的发展方向,Python 社区经常称呼他...
这本书适合你吗?
1405
2018-03-03
《《Kotlin for android developers》中文版翻译》
这本书适合你吗? 这本书适合你吗? 写这本书是为了帮助那些有兴趣使用Kotlin语言来进行开发的Android开发者。 如果你符合下面这些情况,那这本书是适合你的: 你有相关Android开发和Android SDK的基本知识。 你希望跟随一个使用Kotlin语言编写的例子来学习Kotlin。 你需要一个怎么去使用更简洁生动的语言来解决日常生活...
创建、读取、更新和删除
1971
2020-03-27
《ASP.NET Core 3.1 微软官方教程》
ASP.NET Core 中的 Razor 页面和 EF Core - CRUD - 第 2 个教程(共 8 个)Razor Pages with EF Core in ASP.NET Core - CRUD - 2 of 8 本文内容 无存储库No repository 更新“详细信息”页Update the Details page 读取注册Rea...
总结
834
2018-02-22
《Netty 实战(精髓)》
总结 总结 在这一章里,你知道 Netty 使用哪个线程模型。你学会了使用线程模型的优缺点以及当使用 Netty 它们如何简化你的生活。 除了学习的内部运作,您获得了洞察力,知道如何可以执行自己的任务在 EventLoop(I/O Thread) 和 Netty 一样。你学会了如何在一大堆任务中安排任务。您还了解了如何验证一个任务是否执行以及如何取...
2.2 有编程经验
829
2023-01-05
《Julia 数据科学( Julia Data Science )》
2.2 有编程经验 2.2 有编程经验 对了有编程经验的读者,背景故事发生了些变化。 你也许知道如何编程,并且可能以此为生。 你熟悉多种编程语言,并且可以在它们之间来回切换。 你已经听说了一种叫做“数据科学”的新奇事物,并且想要跟随这一潮流。 你开始学习如何使用 numpy ,如何在 pandas 中操作 DataFrames ,以及如何使用 ma...
12.5 稀疏表示与字典学习
2050
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
12.5 稀疏表示与字典学习 12.5 稀疏表示与字典学习 当样本数据是一个稀疏矩阵时,对学习任务来说会有不少的好处,例如很多问题变得线性可分,储存更为高效等。这便是稀疏表示与字典学习的基本出发点。稀疏矩阵即矩阵的每一行/列中都包含了大量的零元素,且这些零元素没有出现在同一行/列,对于一个给定的稠密矩阵,若我们能通过某种方法找到其合适的稀疏表示 ...
学习曲线
2816
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
学习曲线 如果你使用一个高阶的多项式回归,你可能发现它的拟合程度要比普通的线性回归要好的多。例如,图 4-14 使用一个 300 阶的多项式模型去拟合之前的数据集,并同简单线性回归、2 阶的多项式回归进行比较。注意 300 阶的多项式模型如何摆动以尽可能接近训练实例。 图 4-14:高阶多项式回归 当然,这种高阶多项式回归模型在这个训练集上严重过...
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