体积 -> 网格 节点 输入 属性 输出 体积 -> 网格 节点 卷到网格*节点在一个卷的 “表面 “上生成一个网格。这个表面是由一个阈值定义的。所有数值大于阈值的体素都被认为是在里面。 输入 体积光渲染 标准的几何图形输入。 体素数量 指定最终网格的近似分辨率。象素大小适应整个体积的大小。 体素大小 使用一个固定的分辨率，在音...

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四、EM 算法与 kmeans 模型 四、EM 算法与 kmeans 模型 kmeans 算法：给定样本集 ， 针对聚类所得簇划分 ， 最小化平方误差： 其中 是簇 的均值向量。 定义观测随机变量为 ，观测数据为 。定义隐变量为 ，它表示 所属的簇的编号。设参数 ， 则考虑如下的生成模型： 其中 表示距离 最近的中心...

传输数据时避免消耗大量电量 Lesson 传输数据时避免消耗大量电量 编写:kesenhoo - 原文:http://developer.android.com/training/efficient-downloads/index.html 在这一章，我们将学习最小化下载，网络连接，尤其是无线电连接对电量的影响。 下面几节课会演示如何...

五、早停 5.1 早停算法 5.2 二次训练 5.3 早停与 L2 正则化 五、早停 当训练一个容量较大的模型时会经常发现：训练误差逐渐降低，但是验证误差先下降后上升。 当验证误差没有进一步改善时，算法就提前终止。这种策略被称作早停early stopping 。 早停是深度学习中最常用的正则化形式，因为它简单、有效。 当训练终...

一、特征处理 1.1 二元化 1.2 独热码 1.3 标准化 1.3.1 MinMaxScaler 1.3.2 MaxAbsScaler 1.3.3 StandardScaler 1.4 正则化 一、特征处理 1.1 二元化 二元化Binarizer 的原型为： class sklearn . preprocessing ....

Deeplearning Algorithms tutorial 岭回归（Ridge Regression） 相关应用 应用案例 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能...

4.2 内存 概述 基本概念 动态内存运作机制 静态内存运作机制 动态内存 开发指导 使用场景 功能 DLINK开发流程 BEST LITTLE开发流程 平台差异性 注意事项 编程实例 实例描述 编程实例 结果验证 静态内存 开发指导 使用场景 功能 开发流程 平台差异性 注意事项 编程实例 实例描述 编程实例 ...

mpx运行机制 数据响应与性能优化 编译构建 图像资源处理 引用线上资源 引用本地资源 mpx运行机制 下面我们分别从运行时和编译两个方面介绍mpx的实现机制 数据响应与性能优化 数据响应作为Vue最核心的特性，在我们的日常开发中被大量使用，能够极大地提高前端开发体验和效率，我们在框架设计初期最早考虑的就是如何将数据响应特性加入到小程...

2.7.1 了解你的问题 2.7.1.1 凸优化 VS 非凸优化 2.7.1.2 平滑和非平滑问题 2.7.1.3 嘈杂 VS 精确成本函数 2.7.1.4 限制 2.7.1 了解你的问题 每个问题都是不相同。了解你的问题使你可以选择正确的工具。 问题的维数 优化问题的规模非常好的由问题的维数来决定，即，进行搜索的标量变量的数量。 ...