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资源管理
741
2021-05-31
《GoFrame v1.16 开发文档》
基本介绍 与embed.FS 的比较 基本介绍 资源管理 是指可以将任意文件/目录打包为Golang 源码文件,并且编译到可执行文件中,随着可执行文件发布。 资源文件在程序启动时将会自解压释放到内存中,供程序只读访问,可以将它当做基于内存的文件管理器。同时,GF 的资源管理特性也支持将文件/目录打包为独立的二进制资源文件使用。由于资源文件在程序运...
copyreg —- 注册配合 pickle 模块使用的函数
272
2023-10-20
《Python v3.12.0 中文文档(全)》
copyreg —- 注册配合 pickle 模块使用的函数 示例 copyreg —- 注册配合 pickle 模块使用的函数 源代码: Lib/copyreg.py copyreg 模块提供了可在封存特定对象时使用的一种定义函数方式。 pickle 和 copy 模块会在封存/拷贝特定对象时使用这些函数。 此模块提供了非...
文件下载及图片预览
2347
2019-12-18
《knife4j v2.0 用户指南》
关于文件下载的支持 关于图片预览的支持 目前SwaggerBootstrapUi 支持的响应类型如下: 类型 说明 application/octet-stream 二进制流 image/png 图片 image/jpg 图片 image/jpeg 图片 image/gif 图片 特别需要注...
wx.onBLECharacteristicValueChange
550
2021-03-05
《微信小程序官方开发文档(全) - 20210305》
wx.onBLECharacteristicValueChange(function callback) 参数 function callback 参数 Object res 示例代码 wx.onBLECharacteristicValueChange(function callback) 基础库 1.1.0 开始支持,低版本需做兼容处理...
wx.onBLECharacteristicValueChange
650
2019-12-08
《微信小游戏API文档(201912)》
wx.onBLECharacteristicValueChange(function callback) 参数 function callback 参数 Object res 示例代码 wx.onBLECharacteristicValueChange(function callback) 基础库 2.9.2 开始支持,低版本需做兼容处理 ...
5.5 深度学习
2436
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
5.5 深度学习 5.5 深度学习 理论上,参数越多,模型复杂度就越高,容量(capability)就越大,从而能完成更复杂的学习任务。深度学习(deep learning)正是一种极其复杂而强大的模型。 怎么增大模型复杂度呢?两个办法,一是增加隐层的数目,二是增加隐层神经元的数目。前者更有效一些,因为它不仅增加了功能神经元的数量,还增加了激活...
片段
286
2021-07-22
《Blender 2.93 参考手册》
片段 类型 片段 简介 添加片段 可视化 类型 Scene Strips Clip Strips Mask Strips Movie Strips Image/Sequence Strips Sound Strips Color Strips Text Strips Adjustment Layer Strips...
简介
510
2020-11-22
《Blender 2.81 参考手册》
简介 界面 简介 参考 面板: 属性 ‣ 视效 蜡笔 具有一组特殊的视口实时视觉效果,可应用于物体。 这些效果将物体视为图像,因此它们对整个物体有影响,并且不能像修改器那样限制它们只对某些部分(如图层、材质或顶点组)有影响。也不同于修改器,它们不能应用于物体。 它们的主要目的是快速可视化绘图上的某些效果,如模糊、像素化、波浪扭曲等。 ...
2.9. 神经网络模型(无监督)
1396
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
2.9. 神经网络模型(无监督) 2.9. 神经网络模型(无监督) 2.9.1. 限制波尔兹曼机 2.9.1.1. 图形模型和参数化 2.9.1.2. 伯努利限制玻尔兹曼机 2.9.1.3. 随机最大似然学习 2.9. 神经网络模型(无监督) 2.9. 神经网络模型(无监督) 校验者: @不将就 @Loopy @barrycg 翻译者:...
非线性支持向量机分类
3141
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
非线性支持向量机分类 尽管线性 SVM 分类器在许多案例上表现得出乎意料的好,但是很多数据集并不是线性可分的。一种处理非线性数据集方法是增加更多的特征,例如多项式特征(正如你在第4章所做的那样);在某些情况下可以变成线性可分的数据。在图 5-5的左图中,它只有一个特征x1 的简单的数据集,正如你看到的,该数据集不是线性可分的。但是如果你增加了第二个特征 ...
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