FMOD设置中关于VirtualChannelCount&RealChannelCount的参数疑问这是第374篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导

引在上一篇文章中，我们花了专门的篇幅介绍了dbt更多实用的命令，那么我们继续按照之前的约定来聊dbt中你可能会遇到的疑惑以及有用的概念，如果你是dbt初学者，我相信如下知识点一定会对你有极大的帮助：了解

进行数据可视化示例文章目录一、引言二、plt.hist()函数基础三、plt.hist()进阶技巧1.自定义直方图外观2.多组数据在同一张直方图上展示四、参考文档|相关链接五、结尾一、引言  数据可视化是数据分析和机器学习领域不可或缺的一部分

业余时间整理一下在这里发表，也许能对正在进行初中学习的孩子有所帮助，如果有什么感觉不好理解的问题，不容易理解的知识点，可以在回复中之处。作为一种乐趣来解答，反正这种情况与己无损与人有益，做一下也挺好。

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

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这是我对于JVM自动内存管理相关知识点的梳理与思考，希望对你能有所帮助；菜鸟萌新，问题多多，欢迎指出，谢谢！本文章以图为主，如果文章中没有图片，麻烦移步:链接.Java内存区域HotSpot虚

一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。

【CTF】文件上传（知识点+例题）(1)文章目录【CTF】文件上传（知识点+例题）(1)文件上传一、前端校验二、利用.htaccess和.user.ini上传三、过滤关键字之php四、过滤一系列符号1、

web158知识点：auto_append_file是PHP配置选项之一，在PHP脚本执行结束后自动追加执行指定的文件。

目录倒排索引倒排索引Elasticsearch的倒排索引是一种数据结构，用于加快基于文本的搜索操作。它的主要优势在于能够快速找到包含特定单词的文档。倒排索引的构建过程如下：文档分词：将文档内容分割成单独的词（或者更小的词元，如果是中文的话是分词）。创建词典：创建一个包含所有不重复词的列表，也称为词典。创建排序列表：对于词典中的每个词，创建一个排序列表，列出所有包含该词的文档ID。倒排索引的理解可以

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，致力于研究人工智能和其他机器学习技术1。

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机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码：#!

/知识点汇总/1、Dat

本篇转自网络。性能优化细分的话可以分为两类：第一类：页面级别的优化，例如HTTP请求数、脚本的无阻塞加载、内联脚本的位置优化等;第二类：代码级别的优化，例如Javascript中的DOM操作优化、CSS选择符优化、图片优化以及HTML结构优化等等。一、页面级优化1减少HTTP请求数一个完整的请求都需要经过DNS寻址、与服务器建立连接、发送数据、等待服务器响应、接收数据这样一个“漫长”而复杂的过程。

redis是单线程还是多线程？redis是单线程的，主要是指网络I/O线程。Redis的持久化，集群同步等操作，则由另外的线程来执行。2.redis是单线程，为什么处理这么快？Redis的大部分操作都是在内存中完成。单线程模型避免了多线程之间的竞争，redis采用了I/O多路复用机制处理大量的客户端Socket请求。redis版本差异redis4.0版本之后，Redis添加了多线程的支持，但这时的

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

文章目录前言源码获取一、认识PDFBox二、导入依赖三、基础功能demo1：读取pdf所有内容demo2：读取所有页内容（分页）demo3：添加页眉、页脚demo4：添加居中45°文字水印demo5：添加图片到右上角参考文章资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝2W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容：Java后端、算法

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而支持体系越来越庞大，教材似乎变得不再经典和重要，而会集中在知识点背后的逻辑和理解。

有一个比较偏的知识点，nc还可以探测目标的端口是否开放，nc-v[ip][port]比如如下，其80端口是开放的。使用nc来监听端口，等待被控制的服务器发起连接。

服务的漏洞也是频出，在这种情况下，如果拿到内网中一台主机权限，便可以针对部署Exchange邮件服务的主机进行横向移动，以下包括三方面：Exchange探针、Exchange爆破、Exchange漏洞利用知识点

见设计中的点线面知识是科班生必学的知识点。阿里的头号智囊曾鸣教授，也提出了自己的点线面体战略思维。点：是每一位服务参与者。线：是平台上众多的商家面：是平台（比如美团团购）体：由面扩张融合而成。

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。

上午的基础知识部分难住了大多数人，考的知识点好细致，考完后我把回忆起来的知识点想翻书看下答案都不知道从哪个章节找……万一没通过明年可以补考，可是就这种考题的方式再备考几个月也难以取得比较高的分数。

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成

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python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。

目录1前置准备1.1Keil1.1.1编译器版本及微库1.1.2添加官方提供的LCD及I2C文件1.2CubeMX1.2.1时钟树1.2.2其他1.2.3明确CubeMX路径，放置芯片包2GPIO2.1实验1：LED1-LED8循环亮灭编辑2.2实验2：按键控制LED亮灭（检测电平法）2.3实验3：按键控制LED亮灭（外部中断法）2.4实验4：蜂鸣器2.5实验5：按键消抖2.6实验6：长按短按2.

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。

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程序员是一种神秘的人类物种，Java程序员更是！今天给大家科普一下我在这么多年的Java后台开发后得出的经验，Java的知识很多，有很多在工作中不经常用的，我这里讲的都是些经常用的吧1、Java的运行(基础必备)起码了解底层IDE又是如何执行java程序吧！很多人其实并不了解。2、JVM相关(包括了各个版本的特性)一般面试有超过3年Java经验的开发者的时候，我每次肯定必问JVM相关的知识。或许J

在这篇文章中，我想向您展示程序员可以进入机器学习。我将向您展示学习机器学习就像学习任何其他高科技一样。我们首先将学习机器学习与学习编程进行比较，这可能是一个更大的挑战。

1.DCMI的简介DCMI全称Digitalcamerainterface（数字摄像头接口），是一种可以采集摄像头数据的一种接口。此接口适用于黑白摄像头、X24和X5摄像头，并可以假定所有预处理（如调整大小）都可以在该摄像头模块中执行。支持原始的按行、帧格式来组织的图像数据，如YUV、RGB，也支持接收JPEG格式压缩的数据流。接收数据时，主要使用HSYNC及VSYNC信号来同步。STM32的DC

发现好多知识点不仅仅只是看，更应该背下来。应对以后考试的策略:1.你的deadline一定要在你考试之前的几天，以应对突发状况。变化跟不上计划，及时调整安排。

关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为

0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。

文章目录0.基础回顾1.Json对象2.Array对象3.函数Function0.创建函数的方式1.call()、apply()、bind()方法1)、call()方法2)、apply()方法3)、bind()方法4)、call()、apply()、bind()方法区别5)、手写call、apply、bind函数2.函数防抖和节流(1).防抖(2).节流4.原型与原型链1.原型2.显示原型属性和隐

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出