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1.在使用的vue页面引入图标组件import{Icon}from'@/components/Icon';2.在具体位置使用3.使用选择icon组件import{IconPicker,Icon}from'@/components/Icon';在使用位置的组件，返回图标名称{formData.icon=icon}">4.使用ArcoDesign内置的图标直接去arco官网图标组件找到相应的图标名称5

Spark和Flink都支持批处理，其中Spark使用的是批处理模型，即将一批数据一次性读入内存，然后对其进行处理，处理完成后再将结果写入磁盘。

模型的初始化方法中使用，需要在_init__中定义，然后在使用classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

定义假设输入空间（特征空间）是χ\chiχ⊆Rn\subseteqR^n⊆Rn,输出空间是y={+1,−1}=\{+1,-1\}={+1,−1}。输入x∈χx\in\chix∈χ表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点；输出y∈y\iny∈y表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数：f(x)=sign(ω⋅x+b)f(x)=sign(\omega\cdotx+b)f(x)=sign

并行模式库(PPL)提供命令式编程模型，以促进开发并发应用程序的可扩展性和易用性。PPL构建在并发运行时的计划和资源管理组件上。

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定义输入：训练数据集（T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2

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GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。

Cesium-VueCesium1.创建点线面模型对象1.1点实体对象1.1.1创建实体再添加1.1.2直接添加1.2线实体对象1.3Label实体对象1.4面实体对象1.5模型glb对象1.6移除实体方法

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TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因：传入参数搞错了计划通过一个下标list，通过rand.shuffle实现训练数据的随机化，结果因为传入的数据是没有

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于是，就决定逼着自己不定期参与一些打卡训练营，来使自己认真的花一些时间去学习和充电。

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今天又翻《文案训练手册》这本书，带着学习的目的，一是再次学习文案技巧，二是想看下这本书的逻辑框架。

31006-李美腊今天早上，和小朋友们一起分享故事《我们都爱你》。用好听的声音引导着孩子们一起欣赏图片、阅读故事。引导孩子们知道要和哥哥、姐姐、弟弟、妹妹友好相处，做力所能及的事，体会家人对自己的疼爱！图片发自App这个故事讲述了熊爸爸妈妈出门后，沃乐带着妹妹是怎样度过的一天，沃乐很调皮，带着妹妹做了很多危险的事情，甚至到最后妹妹都感冒了！直到爸爸妈妈回家看到这一情形后大吃一惊，两个人身上全都是泥

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本工具支持yolov5快速训练，使用者基本无需了解yolov5知识即可开启自己的训练任务，本工具支持yolov5内建的4个框架傻瓜式训练，支持yolov5syolov5myolov5lyolov5x先看看截图使用步骤

我不懂交际舞分类，观察下来，运动强度不小于我一个半小时的减重训练。在家生活，真是比我在市区生活强多了。

html'4、data设置发送给服务器的数据5、success设置请求成功后的回调函数6、error设置请求失败后的回调函数7、async设置是否异步，默认值是'true'，表示异步；ajax,是前端与后台连接的地方

参加训练营的改变：1.疗愈自己。为什么我自我感觉为孩子做了那么多，孩子还是时时跟我对抗呢？

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morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据

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