学习solidity（基本特性） 数组的一些注意事项 返回非固定长度数组使用的修饰符 如果我们在返回时线程的数组我们需要手写一个数组，如果对长度有要求还要设置对应的长度 arr 是一个状态变量，存储在...【查看原文】
交叉验证是机器学习当中的概念，一般深度学习不会使用交叉验证方法，原因是深度学习的数据集一般都很大。验证集的划分方式可能会造成验证集精度存在较大方差，从而无法对模型进行有效评估.
人工智能深度学习
嵌入式视觉 2023-02-13
云音乐技术团队在AIGC方面做了许多实践，本文主要是介绍下云音乐 CMS 平台在 AIGC 方向的一些探索、实践以及相关能力的实现总结。
AIGC
网易云音乐技术团队 2023-11-02
本文对深度学习相关内容做一个梳理。 主要包含什么是深度学习？深度学习发展及应用？以及深度学习常见名词！ 一、深度学习 1. 深度学习是什么 深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一个研究方向，而机器学习属于人工智能（AI， Artificial Intelligence）的范畴，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 三者的关系可以参考 https://www.geeksforgeeks.org/ge
深度学习机器学习人工智能
半夜打老虎yes 2023-05-15
深度学习总结综述一、深度学习目前的关键进展与应用深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂问题。目前，深度学习在许多领域都取得了重要的突破。以下是一些关键的进展和应用：自然语言处理（NLP）：机器翻译：谷歌翻译采用了Transformer架构，显著提高了翻译质量和速度。情感分析：利用BERT等预训练模型进行微博、电影评论等情感倾向分析。文本摘要：OpenAI的GPT-3可以为长篇文章生成简洁的摘要。计算机视觉：图像识别：ImageNet挑战赛中，采用ResNet的模型在100
人工智能谷歌OpenAI深度学习机器学习
地理探险家 2023-04-02
说明书学习法直接去看官方文档、或者买一本书慢慢看优点：全面，准确，权威，有系统性缺点：容易困，枯燥看b站视频教程二倍速速刷优点：视觉听觉都用，学起来似乎有人带更轻松缺点：可能找不到合适的教程，教程质量参差不齐笔记学习法直接去搜笔记，看笔记，在CSDN、知乎、各种博客、知识星球类型的个人网站优点：直接吸收别人的学习理解，相对于说明书学习法更高效缺点：可能不够全面chatGPT学习法2023年新兴的一种学习方法，效率非常高优点：追问他，刨根问底，比较有主动性。不容易困不容易走神。速度极快缺点：有可能是错的，不
ChatGPT
__阿岳__ 2023-11-21
前言 在日常开发中，我们总会遇到组件或者工具函数复用的问题，如果使用的是相关框架，例如vue/react，则还会遇到公共hooks的复用问题。如果我们将这些公共的函数封装出来，然后发布成一个npm包，
夕水 2024-12-26
## 写在前面 `springboot`遵从约定大于配置的原则，极大程度的解决了配置繁琐的
Seven97 2024-12-26
前言 使用C#调用C++代码是一个很常见的需求，因此本文以知名的C++机器视觉库OpenCV为例，说明在C#中如何通过使用P/Invoke（平台调用）来调用C++代码。只是以OpenCV为例，实际上在
mingupup 2024-12-27
analysis.Pass 中有一个 TypesInfo 字段，这个字段的保存这语法类型相关的信息 analysis.Pass.TypesInfo： Types：把每个合法表达式与其类型关联起来，比如
uccs 2024-12-27
在Java并发编程中,线程池是一个非常重要的工具,它能够帮助我们有效地管理和复用线程资源。本文将深入探讨线程池的高级使用方式,包括自定义线程池、动态调整策略、监控与优化等方面。
从种子到参天大树 2024-12-26
本文整理了2024年美团技术团队最为热门的10篇技术文章，这些文章覆盖了基础理论、数据存储、因果推断、搜索推荐、智能测试、知识图谱、领域驱动设计等多个技术领域。
美团技术团队 2024-12-27
十几年前，在还能因“PHP 是最好的语言”而争论起来、还能在上海举办 PHPCon 的那个时代，记得看到过 0x00+2=4 这么一个有关十六进制加法的 Bug……
胡译胡说 2024-12-27
我是范文杰，一个专注于工程化领域的前端工程师，**近期有不少 HC，感兴趣的同学可联系我内推！**欢迎关注： 这是一个很纠结的问题：是否应该使用 Barrel Files 管理不同目录的导出结构？ 我
范文杰 2024-12-27
本文讨论了 商业项目 vs 开源项目 在多个方面的差异，关键要点包括： 交付品：开源项目交付品更复杂，源码、开发过程等都需透明，对各方面要求更高。 工程化：开源项目人力紧缺，对工程化、自动化需求更高，
分库分表看这一篇就够了：Sharding-Proxy 前言 Sharding-Proxy Sharding-Proxy 是 Apache ShardingSphere 项目的一部分，它是一个透明的数据
IT果果日记 2024-12-26
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