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推送机制
1773
2019-05-15
《Java / Android 笔试、面试 知识整理》
推送机制 轮询 长连接 影响TCP连接寿命的因素 NAT超时 DHCP租期 网络状态变化 心跳包 时间间隔 心跳包和轮询的区别 推送机制 轮询 客户端隔一段时间就去服务器上获取一下信息,看是否有更新的信息出现,这就是轮询。我们可以通过AlarmManager 来管理时间,当然时间的设置策略也是十分重要的,由于每次轮询都需要建立和...
推送机制
1393
2018-03-11
《Java / Android 笔试、面试 知识整理》
推送机制 轮询 长连接 影响TCP连接寿命的因素 NAT超时 DHCP租期 网络状态变化 心跳包 时间间隔 心跳包和轮询的区别 推送机制 轮询 客户端隔一段时间就去服务器上获取一下信息,看是否有更新的信息出现,这就是轮询。我们可以通过AlarmManager 来管理时间,当然时间的设置策略也是十分重要的,由于每次轮询都需要建立和...
术语中英对照表
1083
2019-10-13
《简单粗暴 TensorFlow 2.0》
术语中英对照表 术语中英对照表 张量 Tensor 变量 Variable 操作 Operation 优化器 Optimizer 层 Layer 损失函数 Loss Function 评估指标 Metrics 多层感知机 Multilayer Perceptron, MLP 卷积神经网络 Convolutional ...
IntersectionObserver
601
2019-03-30
《百度智能小程序API文档(201903)》
IntersectionObserver IntersectionObserver IntersectionObserver 对象,用于推断某些节点是否可以被用户看见、有多大比例可以被用户看见。 IntersectionObserver 对象的方法列表: 方法 说明 relativeTo 使用选择器指定一个节点,作为参照区域之一 relativ...
Effects 编译指示
87
2024-07-11
《Nim v2.0 中文手册》
Effects 编译指示 Effects 编译指示 effects 编译指示用于协助程序员进行作用分析。这条语句可以使编译器输出直到 effects 处所有推断出的作用: proc p ( what : bool ) = if what : raise newException ( IOError , "IO...
3.2.4. Tensorflow 推理
397
2022-06-22
《WasmEdge v0.10 中文文档》
TensorFlow 注意 使其更快 TensorFlow 解释器支持 WasmEdge TensorFlow lite 的推断扩展,从而使你的 JavaScript 能够运行 ImageNet 模型来进行图像分类。本文会向你展示如何在你的 javascript 程序中使用基于 WasmEdge 的 TensorFlow Rust SDK。 下...
使用filter
2221
2020-01-16
《廖雪峰 Java 教程(Java 13)》
使用filter 练习 小结 读后有收获可以支付宝请作者喝咖啡,读后有疑问请加微信群讨论: 使用filter Stream.filter() 是Stream 的另一个常用转换方法。 所谓filter() 操作,就是对一个Stream 的所有元素一一进行测试,不满足条件的就被“滤掉”了,剩下的满足条件的元素就构成了一个新的Stream 。 ...
应用场景
147
2024-05-03
《Neuron v2.7 中文文档》
应用场景 应用场景 Neuron 的多样的应用场景赋予制造商充分的潜力,帮助他们在当今竞争激烈的环境中取得成功。Neuron 是一个全面的解决方案,推动运营卓越,实现数据驱动的决策。通过 Neuron,制造商可以优化流程,提高生产力,并在不断发展的工业物联网领域保持领先地位。 Neuron 的应用场景: 工业设备连接 边缘处理 Sparkpl...
应用场景
85
2024-07-01
《Neuron v2.8 中文文档》
应用场景 应用场景 Neuron 的多样的应用场景赋予制造商充分的潜力,帮助他们在当今竞争激烈的环境中取得成功。Neuron 是一个全面的解决方案,推动运营卓越,实现数据驱动的决策。通过 Neuron,制造商可以优化流程,提高生产力,并在不断发展的工业物联网领域保持领先地位。 Neuron 的应用场景: 工业设备连接 边缘处理 Sparkpl...
2.1. 高斯混合模型
1239
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
2.1. 高斯混合模型 2.1.1. 高斯混合 2.1.1.1. 优缺点 GaussianMixture 2.1.1.1.1. 优点 2.1.1.1.2. 缺点 2.1.1.2. 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3. 估计算法期望最大化(EM) 2.1.2. 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1. 估计算法: 变分推断(variati...
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