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它可以实时从现场设备获得数据并将其传输到中央计算机，以便进行监控和控制。

引言在计算机科学中，数据结构和算法是构建高效软件系统的基石。而排序算法作为算法领域的重要组成部分，一直在各种应用场景中发挥着关键作用。

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哈佛结构和冯诺依曼结构的联系和区别哈佛结构和冯诺依曼结构是计算机体系结构中两种常见的组织方式，它们有一些联系和区别。

什么是机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率

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什么是机器学习机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学，旨在通过数据，观察和与世界的互动为计算机提供知识，让计算机能够不断的获得新知识，并允许其推广到新设置，从而得到改善以及提升，最终趋于人类——机器学习的理想目标或最终目标

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训

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文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5

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