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本地散点平滑估计(LOESS)
2154
2021-04-11
《Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)》
Deeplearning Algorithms tutorial 本地散点平滑估计 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、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器...
DeepSQL:库内AI算法
963
2021-04-03
《华为 openGauss (GaussDB) v1.1 使用手册》
DeepSQL:库内AI算法 DeepSQL:库内AI算法 数据库DeepSQL特性实现DB4AI功能,即在数据库内实现AI算法,以更好的支撑大数据的快速分析和计算。这里提供了一整套基于SQL的机器学习、数据挖掘以及统计学的算法,用户可以直接使用SQL进行机器学习工作。Deep SQL能够抽象出端到端从数据到模型的研发过程,配合底层的引擎及自动优化,...
03.10 本章小结
750
2020-12-16
《《Mastering GO》中文译本,玩转 GO》
本章小结 本章小结 本章你学习了很多有趣的Go知识,包括映射(map)、数组、切片、指针、常量、循环以及Go处理时间与日期的技巧。学到现在,你应该能够理解为什么切片要优于数组。 下一章将介绍构建与使用组合类型的知识,主要是使用struct 关键字创建的结构体,之后会讨论string 变量和元组 。 另外,下一章还会涉及到正则表达式和模式匹配,...
第二节 为什么要分析boltdb
3379
2021-04-18
《自底向上分析 BoltDB 源码》
第二节 为什么要分析boltdb? 第二节 为什么要分析boltdb? 前文介绍完了什么是boltdb。那我们先扪心自问一下,为什么要学习、分析boltdb呢?闲的吗? 答案:当然不是。我们先看看其他几个人对这个问题是如何答复的。 github用户ZhengHe-MD是这么答复的: 要达到好的学习效果,就要有输出。以我平时的工作节奏,在闲暇时...
前言
4944
2018-05-03
《数据结构思维中文版》
前言 本书背后的哲学 0.1 预备条件 处理代码 贡献者 前言 原文:Preface 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 本书背后的哲学 数据结构和算法是过去 50 年来最重要的发明之一,它们是软件工程师需要了解的基础工具。但是在我看来,这些话题的大部分书籍都过于理论,过于庞大,也是...
数学(Math)节点
406
2022-06-12
《Blender 3.2 参考手册》
数学(Math)节点 输入 属性 输出 示例 自定义Z深度通道节点设置 使用正弦功能得到不断循环的变化数 提亮(缩放)通道 重新限定颜色选择(色调分离) 数学(Math)节点 运算节点 的功能是执行数学运算。 输入 节点的输入值是动态可变的。某些输入插口类型只适合和某类数学运算符搭配使用。比如,“相加” 输入值与“乘后相加” 运...
数学(Math)节点
452
2022-09-19
《Blender 3.3 参考手册》
数学(Math)节点 输入 属性 输出 示例 自定义Z深度通道节点设置 使用正弦功能得到不断循环的变化数 提亮(缩放)通道 重新限定颜色选择(色调分离) 数学(Math)节点 运算节点 的功能是执行数学运算。 输入 节点的输入值是动态可变的。某些输入插口类型只适合和某类数学运算符搭配使用。比如,“相加” 输入值与“乘后相加” 运...
数学(Math)节点
490
2021-12-08
《Blender 3.0 参考手册》
数学(Math)节点 输入 属性 输出 示例 自定义Z深度通道节点设置 使用正弦功能得到不断循环的变化数 提亮(缩放)通道 重新限定颜色选择(色调分离) 数学(Math)节点 运算节点。 运算节点 的功能是执行数学运算。 输入 节点的输入值是动态可变的。某些输入插口类型只适合和某类数学运算符搭配使用。比如,“相加” 输入值与“...
数学(Math)节点
439
2021-12-08
《Blender 3.0 参考手册》
数学(Math)节点 输入 属性 输出 示例 自定义Z深度通道节点设置 使用正弦功能得到不断循环的变化数 提亮(缩放)通道 重新限定颜色选择(色调分离) 数学(Math)节点 运算节点。 运算节点 的功能是执行数学运算。 输入 节点的输入值是动态可变的。某些输入插口类型只适合和某类数学运算符搭配使用。比如,“相加” 输入值与“...
距离计算方式
1015
2020-10-25
《Milvus 0.10.3 开源向量搜索引擎使用教程》
距离计算方式 欧氏距离(L2) 内积 (IP) 杰卡德距离 谷本距离 汉明距离 超结构 子结构 常见问题 距离计算方式 Milvus 基于不同的距离计算方式比较向量间的距离。选择合适的距离计算方式能极大地提高数据分类和聚类性能。 以下表格列出了 Milvus 目前支持的距离计算方式与数据格式、索引类型之间的兼容关系。 浮点型向量 ...
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