多个项目共用一个redis

1 弹性计算 1 1 轻量级应用服务器 针对轻量级应用而生 xff0c 共享容器化的服务器 xff0c 使用个人网站 中小企业网站 个人博客等应用 1 2 企业级服务器 xff08 ECS xff09 企业场景对业务稳定性的要求高 xff0

一 安装Anaconda与Python 详情直接参考我的这篇文章Anaconda安装与配置 二 安装CUDA 1 首先查看本机GPU对应的cuda版本 xff0c 如下图所示 xff0c 本机cuda版本为11 6 xff0c 后面选择的c

1 窗体 1 2 Label 控件 3 3 TextBox 控件 4 4 RichTextBox控件 5 5 NumericUpDown 控件 7 6 Button 控件 7 7 GroupBox 控件 7 8 RadioButton控件

1 中断服务程序的流程 保护现场 中断服务 恢复现场 中断返回 保护现场 xff1a 程序断点的保护 xff08 中断隐指令完成 xff09 xff0c 寄存器内容的保护 xff08 进栈指令 xff09 保护程序的断点 包含了两部分内容

2022 再探宝可梦 数码宝贝分类器 浅谈机器学习原理 哔哩哔哩 bilibili more parameters easier to overfit why 但是怎么定这个有未知数的function呢 那通常假设你没有什么想法的话 往往你

week1 2 02 边缘检测例子 哔哩哔哩 bilibili 我们之前在说面部识别介绍过 xff0c 要识别面部 xff0c 都是从细微的边缘入手 xff0c 一层一层聚类 xff0c 最终实现人脸的识别 神经网络由浅层到深层 xff0c

本讲内容 xff1a Seq2seq model xff0c 以Transformer模型为例 xff08 Encoder Decoder架构 xff09 应用 xff1a 语音辨识 语音翻译 语音合成 聊天机器人 NLP 文法剖析 mul

以上仅是个人学习安全测试整理 xff0c 如用于其它用途责任自负 xff01

这个红色的怪物叫做ELMo 最早的self supervised learning model 作业四的模型也是个transformer xff0c 只有0 1个million 最早的是ELMo Cookie Monster等你来凑 x1f

首先 xff0c 为什么需要对神经网络模型进行压缩呢 xff1f 我们在之前的课程中介绍过很多大型的深度学习模型 xff0c 但当我们想要将这些大模型放在算力比较小的边缘设备或者其他IoT设备里面 xff0c 就需要对大模型进行压缩 Low

一 引言 预设的知识储备要求 xff1a 数学 xff08 微积分 线性代数 机率 xff09 xff1b 编程能力 xff08 读写python xff09 这门课专注在 深度学习领域deep learning xff0c 事实上深度学习

机器学习项目流程 1 把问题变成机器学习的问题 有的问题挺难的 xff1a 叠衣服 开车 有些看似难得机器学习却容易做 xff1a 翻译 在工业界 xff0c 很多问题多少会有一点自己特有的地方 xff0c 需要对整个ML算法 xff0c

1 得到a和b两个数的最大值 solution c 61 b a a gt b 测试 xff1a span class hljs prompt gt gt gt span a 61 span class hljs number 1 span

解决法方 xff1a 在登入界面 按下 Ctrl 43 Alt 43 F1 进入tty模式 Ctrl 43 Alt 43 F7 进入界面模式 下面以root用户为例 1 Xauthority 文件不存在 xff08 Xauthority 文

1 openstack创建云主机时界面报错 xff1a No valid host was found There are not enough hosts available 2 查看nova下的调度信息出现 xff08 nova sch

一 组网需求 1 交换机允许IP xff08 192 168 1 2 24 xff09 的网管工作站对网络设备 xff08 192 168 1 1 xff09 进行管理 共同体为 ruijie 或者 public 2 网络设备能够主动向网管

Hadoop 框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C 43 43 Python等语言来实现 Hadoop程序 在Hadoop官网https hadoop apache org docs r1 0 4 cn mapred tutor

Machine Learning An Algorithmic Perspective Second Edition Part 1 1 绪论1 1 如果数据有质量 xff0c 地球将成为黑洞1 2 学习1 2 1 机器学习 1 3 机器学习

新的一年 xff1a 运动强身 xff0c 读书明智 xff0c 思考修心 新年的目的 xff0c 并非是拥有新的一年 xff0c 而是期待一个新的灵魂 xff01

Machine Learning An Algorithmic Perspective Second Edition Part 2 4 多层感知器4 1 前向4 1 1 偏置 4 2 后向 xff1a 误差的反向传播4 2 1 多层感知器算