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工具
175
2024-02-06
《bRPC v1.8 中文文档》
工具 rpc_press rpc_replay rpc_view benchmark_http parallel_http 工具 学习bRPC工具。 rpc_press 学习bRPC rpc_press 工具。 rpc_replay 学习bRPC rpc_replay工具。 rpc_view 学习bRPC rpc_view...
前端开发者指南 2018
3257
2020-01-13
《前端开发者指南 2018》
前端开发者指南 2018 由 Cody Lindley 编写 第一部分: 前端实践 第二部分:学习前端开发 第三部分:前端开发工具 文章目录 致谢 前端开发者指南 2018 由 Cody Lindley 编写 Frontend Masters 赞助,用深入的、现在的前端工程课程提升你的技能。 这是一个任何人都可以用来学...
10 聚类算法
1978
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
10、聚类算法 上篇主要介绍了一种机器学习的通用框架—集成学习方法,首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同 ”的四字真言,接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法:AdaBoost、Bagging及Random Forest,AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重,Bagging通过自助采样引入样本...
服务端
265
2023-08-08
《bRPC v1.6 中文文档》
服务端 基础功能 搭建http:h2服务 搭建gRPC服务 搭建thrift服务 搭建Nshead服务 推送 高效率排查server卡顿 雪崩 自适应限流 流媒体服务 json2pb 服务端 学习如何使用服务端bRPC。 基础功能 学习如何使用bRPC Server。 搭建http:h2服务 学习如何搭建Http2服...
快速开始-What’s Next
399
2024-01-07
《GoFrame v2.6 开发文档》
简单总结 接下来的学习 服务组件的进一步学习 Web项目学习 微服务学习 框架组件的进一步学习 核心组件 组件列表 重要的Tips 简单总结 好的,当您已经学习完前面的基础章节后,你应该学习到以下的内容: 业务项目搭建 项目启动逻辑 配置组件的使用 数据库组件的使用 依葫芦画瓢编写一个简单的API 项目 了解框架设计的整体思路 如...
快速开始-What’s Next
236
2024-06-17
《GoFrame v2.7 开发文档》
简单总结 接下来的学习 服务组件的进一步学习 Web项目学习 微服务学习 框架组件的进一步学习 核心组件 组件列表 重要的Tips 简单总结 好的,当您已经学习完前面的基础章节后,你应该学习到以下的内容: 业务项目搭建 项目启动逻辑 配置组件的使用 数据库组件的使用 依葫芦画瓢编写一个简单的API 项目 了解框架设计的整体思路 如...
1.1 什么是数据科学?
583
2023-01-05
《Julia 数据科学( Julia Data Science )》
1.1 什么是数据科学? 1.1.1 数字素养 1.1 什么是数据科学? 数据科学不仅仅是机器学习和统计学,而且也不全是关于预测。 它甚至不是一门完全包含 STEM(科学,技术,工程,和数学)所有领域的学科 (Meng, 2019 )。 但有一件事我们可以非常自信地断言,那就是数据科学始终与 数据 有关。 我们写这本书有两重目标: 专注讨论数据...
LinearLrWarmup
605
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
LinearLrWarmup 参数 返回 代码示例 LinearLrWarmup class paddle.optimizer.lr_scheduler.LinearLrWarmup ( learing_rate, warmup_steps, start_lr, end_lr, last_epoch=- 1, verbose=False ) ...
3.19 通过JS学习计算机科学
1250
2020-01-13
《前端开发者手册2019》
3.19 通过JS学习计算机科学 3.19 通过JS学习计算机科学 六小时完成四个学期的计算机科学课 [视频][付费] 六小时完成四个学期的计算机科学: 第二部分 [视频][付费] JavaScript中的计算机科学 [阅读] 用JavaScript编写的经典计算机科学范例、算法和方法的集合 [阅读] JavaScript算...
LinearWarmup
1227
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
LinearWarmup LinearWarmup class paddle.optimizer.lr.LinearWarmup ( learing_rate, warmup_steps, start_lr, end_lr, last_epoch\=- 1, verbose\=False ) [源代码] 该接口提供一种学习率优化策略-线性学习率...
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