驱动分类第24页

Vue(二)

四、绑定事件1.大麦网列表页城市:{{item}}分类:{{item}}【{{item.cityname}}】{{item.name}}{{item.categoryname}}{{item.cityname

葛瑞丝·2024-08-25 15:55

1075 链表元素分类——PAT乙级

给定一个单链表，请编写程序将链表元素进行分类排列，使得所有负值元素都排在非负值元素的前面，而[0,K]区间内的元素都排在大于K的元素前面。但每一类内部元素的顺序是不能改变的。

灰末·2024-08-25 15:47

抖音团购优惠劵怎么挂？抖音退广优惠劵运营变现方法

3、打开全部分类翻转进入创作者服务中心页面，页面选择全部分类点击打开。现在抖音推广优惠劵需要1000粉丝，对于很多新手是个门槛，而且前期没有流量做起来也

测评君高省·2024-08-25 15:04

BCEWithLogitsLoss

BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

管理通鉴之【公司管理制度、决策选择、战略规划、沟通五原则、管理：人、物、关系】

目录一、公司管理制度：二、决策选择：德先于才：一把手CEO：知道用人，人尽其材选人5原则：核心竟争力：三、管理：人、物、关系人才分类：听不同的声音：用好审计团队：讨好别人三类：内审：用旷世之才的人：用（

学博成·2024-08-25 11:30

hpdj2600驱动下载

i2009lzf·2024-08-25 11:59

前端宝典十六：深入浅出8大设计模式

本文主要探讨前端开发中的各种设计模式，主要分类有：单例模式建造者模式代理模式装饰器模式适配器模式策略模式观察者模式发布订阅模式通过对他们实际开发中的使用场景的解析，深入浅出的一起更全面直观的进行学习：一

桃子叔叔·2024-08-25 11:29

欺诈文本分类微调（六）：Lora单卡训练

1.引言前面欺诈文本分类微调（四）：构造训练/测试数据集已经构造出了数据集，更之前的欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型选好了基座模型，这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练

沉下心来学鲁班·2024-08-25 11:27

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

2018-10-31

1、继续读书，用户驱动的产品设计，读到第十二章，我能说我还是没有理明白作者的思路。这周争取全看完然后重新理一下思路吧，有时候思维导图挺有用的。这周立个flag把梁宁的产品课思维导图画一下。

吕鹏_hunhun·2024-08-25 10:22

德州仪器（TI）的高性能、集成式的双全桥电机驱动器——DRV8412

芯品快报：德州仪器（TI）的高性能、集成式的双全桥电机驱动器——DRV8412芯品快报：亚德诺（ADI）超静音步进电机驱动芯片——TMC2209原创IPBrain平台君集成电路大数据平台2024年08月

Victor-Tian·2024-08-25 10:47

Unity实现运行时撤销(undo)功能浅谈

数据部分引入了领域驱动的概念，数据和表现分离的比较干净，只需要对数据部分进行序列化就行了，这部分可以用json

听星·2024-08-25 09:42

每次养成一个习惯

所以给事情分类，就很

8230简单·2024-08-25 09:31

解锁AI驱动的代码审查：提升编程效率的利器

1.引言随着软件开发变得越来越复杂和多样化，代码审查作为保证代码质量和安全的重要环节，愈发受到关注。然而，传统的人工代码审查流程往往耗时费力，容易因为人为疏忽而出现错误。为了解决这一问题，AI技术正迅速渗透到代码审查领域，通过自动化和智能分析提高开发效率和代码质量。这篇论文将深入探讨AI-PoweredCodeReview的原理、工具、应用场景和未来发展趋势，帮助开发者更好地理解和应用这一新兴技术

一个代码猎人·2024-08-25 08:39

负载均衡器

使每一台设备的压力平均分配c、支持故障发现与转移（负载均衡器可以监控每一台节点服务器的状态，在一定的时间内负载均衡器会向节点服务器发送心跳包，如果发现节点没有正确返回就会在节点中摘除此节点）负载均衡器在软硬件上的分类

原克技术·2024-08-25 08:06

【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT：窥探词表示技术的演变”

通过词表示，我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量，这为各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，提供了强大的支持。

ShuQiHere·2024-08-25 08:06

《心理类型：如何把人分类？》读书笔记（九）

《心理类型：如何把人分类？》

白色石南·2024-08-25 08:58

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。

千寻～·2024-08-25 07:58

到底是沈巍病了，还是我们病了？谁来告诉我们真相

他，用行动践行着垃圾分类的理念。他，衣衫褴褛，不修边幅。他，熟读国学经典，融会贯通，见解独到。他，彬彬有礼，为人谦和。他，不吃嗟来之食，自食其力，自强不息。他，与人为善，想到的是残疾人，看不起

姚志芸·2024-08-25 06:30

【Harmony OS 4.0】自定义组件 —— @Component 装饰器

1.2.3数据驱动UI更新，通过状态变量的改变，来驱动UI的刷新。struct关键字，是

卿卿qing·2024-08-25 04:11

掌握步进电机控制算法：提升自动化精度的关键（代码示例）

引言步进电机因其高精度定位、良好的控制性能和简单的驱动方式，广泛应用于各类自动化设备中，如3D打印机、数控机床和机器人等。为了实现对步进电机的精确控制，采用合适的控制算法至关重要。

极客小张·2024-08-25 03:08

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

计算每个子集的基尼系数：2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART（ClassificationAndRegressionTree）算法中用于分类任务的一种评估指标

红米煮粥·2024-08-25 02:30

晨语问安2021年8月5日

『晨语问安8.5』创造不尽的可能性，实现不尽的可能性，让人生精彩纷呈，应为生存生活的内驱动力。

求索大伟·2024-08-25 01:56

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型

Unknown To Known·2024-08-25 01:57

旧衣回收小程序系统，为市场发展提供新模式

旧衣回收小程序就是一个高效、方便的回收模式，它通过精准分类和

冠品网络科技·2024-08-25 01:54

Kafka快速入门：Kafka驱动JavaApi的使用

生产者和消费者是Kafka的核心概念之一，它们在客户端被创建和使用，并且包含了许多与Kafka性能和机制相关的配置。虽然Kafka提供的命令行工具能够执行许多基本操作，但它无法实现所有可能的性能优化。相比之下，使用JavaAPI可以充分利用编程语言的灵活性，对生产者和消费者进行更精细的性能调优。对于大多数中间件，熟悉服务器的命令行操作可能足以帮助学习其API的使用。然而，Kafka则不同，要全面掌

不止会JS·2024-08-25 00:46

Debian安装无线网卡

sudovim/etc/apt/sources.list加入：debhttp://httpredir.debian.org/debian/jessiemaincontribnon-free保存2.安装驱动

一代魔笛·2024-08-25 00:45

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。

张小小喜·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

随着大数据时代的到来，数据已经成为驱动业务增长的关键因素。Python作为一款强大的编程语言，在数据科学领域占据着重要的地位。

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

2024.5:HOOPS Visualize SDK 3D 图形库

此3D图形库具有线程安全的C++和C#接口以及OpenGL和DirectX驱动程序，

sdk大全·2024-08-24 21:32

易效能3.0践行九段学习检视：一招搞定16倍工作法+5色工作法7-4

ABC分类，做、推迟、记录。精力最旺盛时间，完成重要的事情。255法则，张弛有度，交替进行，持续高效执行。每天4个番茄钟，16倍效能实现。早起2小时，高能要事完成目标。1年会大不同。

秋天的盛开·2024-08-24 21:09

为什么主线程这个死循环不会造成ANR异常呢？

tdsourcetag=s_pcqq_aiomsgAndroid是由事件驱动的，Looper.loop()不断地接收事件、处理事件，每一个点击触摸或者说Activity的生命周期都是运行在Looper.loop

cc_And·2024-08-24 20:09

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

初识顺序表---C语言

目录一、什么是顺序表二、顺序表的分类顺序表分为静态顺序表和动态顺序表三、动态顺序表的实现实现最基本的增删查改功能（1）增（2）删（3）查（4）改（5）最后不要忘记销毁创建的空间一、什么是顺序表顺序表是一种以数组为基础的结构

爱打APEX的小李·2024-08-24 18:45

用ChatGPT革新SEO：搜索引擎优化的AI驱动策略

用ChatGPT革新SEO：搜索引擎优化的AI驱动策略引言搜索引擎优化（SEO）是数字营销中不可或缺的一部分，它影响着网站在搜索引擎结果页（SERP）上的表现。

2401_85742452·2024-08-24 17:39

lcd1602c语言编程原理,简述lcd1602工作原理 lcd1602显示原理

液晶显示器具有厚度薄、适用于大规模集成电路直接驱动、易于实现全彩色显示的特点，目前已经被广泛应用在便携式电脑、数字摄像机、PDA移动通信工具等众多领域。

福桃九分饱·2024-08-24 17:07

大数据与AI：驱动未来智能社会的双引擎

一、大数据：AI的“燃料”二、AI：大数据的“引擎”三、大数据与AI的融合应用1.医疗健康：2.教育科技：3.智慧城市：4.智能制造：四、未来趋势与挑战结语一、大数据：AI的“燃料”大数据，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它具有“4V”特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。在AI领域，大数据为机器学

yuhaoteng666·2024-08-24 14:51

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|测试工程师必备技能总结：测试用例设计

概念：代表性的测试输入集分类：有效等价类（满足需求）无效等价类（不满足需求）设计测试用例的步骤：需求分析划分等价类设计测试用例典型应用场景：具有典型输入框的场景2.边界值（五星）作用：对等价

小乖乖0419·2024-08-24 14:21

JDBC：数据库与java链接；知识回顾；笔记分享

为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成Sun公司、数据库厂商、程序员三方关系：SUN公司是规范制定者，制定了规范JDBC（连接数据库规范）DriverManager类作用：管理各种不同的JDBC驱动

攻城狮幼崽·2024-08-24 13:46

【每日一题 | 计算机网络】定长子网划分

重要知识点讲解我们首先需要了解一下无分类CIDR的编址格式x.x.x/24，表示有24位的网路号，那么相应的主机号为32-24=8位子网掩码（很重要），用来表示IP地址中标识网络号以及子网号的，也就是说如果要进行子网划分的话

不会喷火的小火龙·2024-08-24 13:44

低代码研发项目管理流程优化：提效与创新的双重驱动

然而，低代码平台的引入并不意味着项目管理流程的自动优化，相反，我们需要针对低代码平台的特点，对项目管理流程进行深入的优化，以实现提效与创新的双重驱动。

工业甲酰苯胺·2024-08-24 13:42

Flink CDC Standalone模式部署及Flink CDC Job提交

目录部署规划FlinkCDC下载FlinkCDC安装安装包解压添加connector包添加MySQL驱动提交FlinkCDC任务独立模式（Standalonemode）是Flink最简单的部署模式。

L（刘二宝）·2024-08-24 13:41

班级小团体的类型

这些小群体往往是令老师头疼的群体，但是在对待这些群体的时候，也不能采取一刀切的态度，应该根据情况加以分类。

简爱读书·2024-08-24 10:36

android匿名共享内存Ashmem（c库接口）

AshmemAndroid系统的匿名共享内存Ashmem驱动程序利用了Linux的共享内存子系统导出的接口来实现。在Android系统中，匿名共享内存也是进程间通信方式的一种。

Lee_5566·2024-08-24 09:13

使用LangChain和LLaMA2构建自然语言SQL查询助手

使用LangChain和LLaMA2构建自然语言SQL查询助手引言在当今数据驱动的世界中，能够轻松查询和分析数据库中的信息变得越来越重要。然而，并非所有人都精通SQL语言。

qq_37836323·2024-08-24 08:14

备战2024数学建模国赛（模型十四）：马尔科夫模型优秀案例（二）大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例

4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录：完整代码8.扩展分析8.1状态空间的细化8.2状态转移矩阵的可视化8.3长期预测分析9.高级应用9.1个性化营销策略9.2客户流失预测9.3数据驱动的业务决策

2024年华数杯数学建模·2024-08-24 08:14

驱动开发系列13 - Linux Graphics 图形驱动概述（二）

目录一：概述二：Linux图形驱动演进3.1X11基础结构3.2DRI/DRM基础结构四：帧缓冲区驱动程序4.1创建帧缓冲器驱动程序4.2帧缓冲区操作五：直接渲染管理器（DRM）5.1内核模块（DRM）

黑不溜秋的·2024-08-24 08:40

Linux-LCD 驱动程序概述

我们知道应用程序的调用接口，无非open/read/write...然后通过驱动程序最终作用到硬件设备上。

bymbrofeng·2024-08-24 08:38

13）Spring Data JPA

JPAJavaPersistenceAPI对象持久化API；JavaEE5.0平台标准ORM规范，使应用程序以统一访问持久层1、和Hibernate关系1）JPA是Hibernate的抽象（JDBC和JDBC驱动关系

hedgehog1112·2024-08-24 07:29

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

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