TTML 数据绑定 列表渲染 条件渲染 模板 事件 TTML TTML 是用来编写页面结构用的标签语言。 主要包括下面一些特性： 数据绑定 <!--ttml--> < view > {{message}} </ view > // page.js Page ( { dat...

分布式一致性 一致性状态机 RAFT RAFT 可以做什么 JRAFT 联系我们 本介绍内容来自 braft 文档，原文链接请参见这里 。braft 的关于算法和应用本身的文档非常优秀，由于 jraft 脱胎自 braft，我们强烈推荐阅读上述文档以了解 raft 算法的基本原理和应用。 分布式一致性 分布式一致性 (distribut...

点云处理：实现PointNet点云分类 一、环境设置 二、数据集 2.1 数据介绍 2.2 解压数据集 2.3 数据列表 2.4 搭建数据生成器 三、定义网络 3.1 定义网络结构 3.2 网络结构可视化 四、训练 五、评估与测试 点云处理：实现PointNet点云分类 作者 ：Zhihao Cao 日期 ：2021.05摘...

全球著名IT公司的经典搞笑段子 IBM 微软 谷歌 诺基亚 华为 微软的面试 去google面试 互联网公司 普华永道 麦肯锡 可口可乐 雀巢咖啡 福特 安利 麦当劳的面试 中国移动的面试 大卖场 五百强 汽车 银行 全球著名IT公司的经典搞笑段子 IBM 两个食人族到IBM上班，老板说“绝对不许你们在公司...

一、弗洛伊德算法介绍 二、弗洛伊德算法图解 三、弗洛伊德算法的代码说明 一、弗洛伊德算法介绍 和Dijkstra算法一样，弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 基本思想 ​ 通过Floyd计算图G...

基于实例 vs 基于模型学习 另一种分类机器学习的方法是判断它们是如何进行归纳推广的。大多机器学习任务是关于预测的。这意味着给定一定数量的训练样本，系统需要能推广到之前没见到过的样本。对训练数据集有很好的性能还不够，真正的目标是对新实例预测的性能。 有两种主要的归纳方法：基于实例学习和基于模型学习。 基于实例学习 也许最简单的学习形式就是用记忆学...

简单的力量 简单的力量 2007年，乔纳森.卡普兰(Jonathan Kaplan)和艾瑞.布朗斯坦(Ariel Braunstein)敏锐的意识到当时的便携式摄像机已经变得复杂难用，大家可能只想拍一些视频花絮传到视频网站（Youtobe，该网站不存在需要自备梯子）分享给亲朋好友。于是设计了一款叫Flip的简单的便携式摄像机，一年左右占领了美国的1/...

支持向量机（四）— 核函数 支持向量机（四）— 核函数 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/25503073 一、核函数的引入 问题1： SVM显然是线性分类器，但数据如果根本就线性不可分怎么办？ 解决方案1： 数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维...

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序 人生是马拉松，胜者不一定是跑得最快的 希望时间也是我的朋友 序 人生是马拉松，胜者不一定是跑得最快的 人们常说“要与时间赛跑”，我却觉得自己一直被时间追着跑，被追得死去活来。1977年国内恢复高考，当时的我俨然已到而立之年，时时刻刻都恨不得把一分钟掰成两份。要做的事儿太多，要学的东西汪洋一片，不舍得浪费哪怕一秒钟时间，因为被迫浪费的已无法追回...