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周二上午课堂测验（2022） 题量: 20 满分: 4 作答时间:08-30 09:30至08-30 11:30 智能分析 4分 一. 单选题（共20题，4分） (单选题, 0.2分)According to Len Bass et al., which of the following is committed to solving real problems? A. Architectural Style B. Reference Model C. R
直接想骂人了，qnmd，明明是二分类问题，告我四分类，缺陷概率和缺陷种类分不清，草，浪费我好几周时间，真的是无语。。。 batch_size = 100 使用迁移学习 基础实验 Resnet152+ maxpool+Dense1000+BN+Dense200+BN+softmax + Adam +根据val_auc减小学习率，因子0.2 Resnet152+ maxpool+Dense10
Why 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 1.0 - 0.9 = 0.09999999999999998 0.105.toFixed(2) = 0.1 // not 0.11 注意传参传null。会报错 最好数值类型的参数 https://npmmirror.com/package/number-precision
//横向滚动条 .rongyuChoose { overflow-x: scroll; } .rongyuChoose::-webkit-scrollbar { /*滚动条整体样式*/ width: 100px; /*高宽分别对应横竖滚动条的尺寸*/ height: 6px; } .rongyuChoose::-webkit-scrollbar-thumb { /
k8s resources limits 单位 如何理解k8s中limit限制cpu单位 官方对单位的解释： https://v1-14.docs.kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/#cpu-单位 requests：代表容器启动请求的资源限制，分配的资源必须要达到此要求 limits：代表最多可以请求
js 数据类型有哪些？ string、number、boolean、undefined、null、symbol、bigint、object js 判断数据类型的方法？ 1. typeof 2. instanceof 3. constructor 4. Object.prototype.toString.call() 0.1 + 0.2 = ？ 0.1 + 0.2 = 0.3...(15个0)...4 为什么？ 什么是闭包？ 作用域和作用
VSCode运行go init go mod init main 配置运行环境 { // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 // 悬停以查看现有属性的描述。 // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387 "version": "0.2.0", "configurations": [
在开启PHP是要使用libssl.so.1.0. 0或者libcrypto.so.1.0.0，但由于他们大多没有1.0.0版本，我是基于链接解决的，以libcrypto.so.1.0.0为例 1.首先查看一下当前系统文件里，libcrypto.so都有哪些版本 ll /usr/lib64/libcrypto.so.* 2.属实没有这个libcrypto.so.1.0.0，但是有这个/usr/lib
浮点数不是百分之百准确的例如：0.1+0.2 == 0.3false0.3<0.1+0.2true 想要精确计算浮点数要引入 decimal //十进制import decimala = decimal.Decimal('0.1') //实例化一个对象（后面会讲）b = decimal.Decimal('0.2')print(a + b)0.3 c = decimal.Decimal('0.3')a + b == c------------
nginx的负载均衡策略常用的主要有以下四种： 1、轮训（默认），nginx会按请求的时间顺序分配到172.0.0.2和172.0.0.3，如果有出现后端节点故障就会被剔除 upstream a_server{ server 172.0.0.2:8080; server 172.0.0.3:8080; } server{ listen 80; server_name 172.
目录博文介绍GNNGNN的流程聚合更新循环GCN公式推导(物理意义)理解GCN，卷积从何而来类比图片 博文介绍 对于初学者来说，GNN还是好理解的，但是对于GCN来说，我刚开始根本不理解其中的卷积从何而来！！ 这篇博文分为两部分，第一部分是我对GNN的理解，第二部分是我个人对GCN中卷积的理解。 GNN 看
在命令行输入pip install jovian --upgrade 对于WARNING进行pip version更新 在命令行输入d:\python\python.exe -m pip install --upgrade pip 这样就成功啦！
工程代码 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project(chapter3) set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11") # 加入各子工程 add_subdirectory(examples) 子工程 x下面有两个exe CMakeLists.txt inclu
壹 ❀ 引 0.1+0.2不等于0.3，即便你不知道原理，但也应该听闻过这个问题，包括博主本人也曾在面试中被问到过此问题。很遗憾，当时只知道一句精度丢失，但是什么原因造成的精度丢失却不太清楚。而我在查阅资料的过程中发现，大部分文章都是假定了你有一定计算机基础，对于非此专业的人来说，可能
浮点数运算存在不确定尾数，有误差。可以用round()函数解决这个问题。 round（x，n）方法将返回x的值，该值四舍五入到小数点后的n位数字。 代码示例 print(0.1 + 0.2 == 0.3) print(0.1 + 0.2) print(round(0.1 + 0.2, 2) == 0.3) print(round(0.1 + 0.2, 2)) 控制台输出 False 0.30000000
下载地址： ALaunch-0.3.7z v0.3 1. 增加图标交换功能；2. 优化图标显示； 2022-05-13 历史特性： ALaunch 0.1 := 我的第一个生产力工具 ALaunch 0.2 := 添加全局快捷键
下载地址： ALaunch-0.2.7z v0.2 1. 增加 Alt + 1 全局快捷键；2. 只启动一次；2022-05-09 历史特性： ALaunch 0.1 := 我的第一个生产力工具
定义函数 sir.m function y = sir(t,x) %UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 a=0.8; %感染率0.8 b=0.2; %治愈率0.2 y=[-a*x(1)*x(2),a*x(1)*x(2)-b*x(2)]'; end 运行函数 rum.m [t,x]=ode45('sir',[0,50],[0.98 0.02]); % ode45是
部署到生产环境时，使用opencv调用函数groupRectangles来对一些矩形区域进行分组时，报错 <built-in function groupRectangles> returned NULL without setting an error 开发环境不报错，现在突然报错，有点懵逼。 经过一番查找，终于有幸找到了解决方案，先贴下原来的代码： rect_groups, we
今天看到RNN代码里面有dropout，查了一下，有下面的说法 https://blog.csdn.net/xinyihhh/article/details/122135986 model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) model.add(Dropout(0.5)) 第一个dropout是输入层x和hidden之间的dropout，控制输入线性变换的神经元
CrossEntropy交叉熵基础 1、定义 度量两个分布的相似度 2、公式原理 3、应用 分类：onehot+crossentropy 为何在分类问题种使用ce而不是用mse， 1）mse对于分类问题的loss不准确 如 0.2，0.2，0.6 与0.0，0.4，0.6 y1的loss为0.24， y2loss为0.32， y1优于y2，实际使用mse过于严格
IPtables实验指导书 依照原先的实验报告模板，本指导书结合镜像做出了一些调整，抛弃了一些不必要的过程，主要实现iptables这个防火墙的作用和策略配置体现。这个实验的前期准备可能复杂，希望同学们能耐心地看指导书，并结合计算机网络的知识去理解这个实验。这个实验不是为了简单的复现几
+ - * / 都被称为运算符 % 取余数 浮点数值的最高精度是17位小数，但进行算计计算时其精确度远远不如整数。（不要直接判断浮点数是否相等！） console.log(1 + 1); //2 console.log(1 - 1); //0 console.log(1 * 1); //1 console.log(1 / 1); //1
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (W, 'D:/bb/tu/8.jpg') rgb1_to_gray (W, GrayImage) read_ncc_model ('D:/bb/tu/SS.ncm', ModelID) *读取ncc模板 find_ncc_model (GrayImage, ModelID, -0.2, 0.2, 0.8, 3, 0.5, 'true', 0,
