BP神经网络训练窗口详解第3页

2023-06-30

翔龙商学院三天学习后感：经过2023年6月27-29日三天学习后，确实成长很快，给自己的成长又提高一个台阶，感谢集团尤总及各位老师的辛苦再次感谢和感恩，对具体学习的翔龙商学院第十七期TTT训练营温故而知新

151d580c6a8c·2024-09-15 13:49

半马之前

业余选手训练时间真的是最大的敌人，原本计划晚上的饭局，不用我去了，高兴之余，今天的课表完全打乱了。让我重新计划明天早上半马的训练。上一次半马的时候，只跑了6公里就放弃了，然后和教练墨迹了半天。

南九条7号·2024-09-15 13:17

python logging使用_Python实战之logging模块使用详解

用Python写代码的时候，在想看的地方写个printxx就能在控制台上显示打印信息，这样子就能知道它是什么了，但是当我需要看大量的地方或者在一个文件中查看的时候，这时候print就不大方便了，所以Python引入了logging模块来记录我想要的信息。print也可以输入日志，logging相对print来说更好控制输出在哪个地方，怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息。1、日志级别im

weixin_39548832·2024-09-15 13:52

python logging模块默认日志级别_一看就懂，Python 日志 logging 模块详解及应用

日志概述百度百科的日志概述：Windows网络操作系统都设计有各种各样的日志文件，如应用程序日志，安全日志、系统日志、Scheduler服务日志、FTP日志、WWW日志、DNS服务器日志等等，这些根据你的系统开启的服务的不同而有所不同。我们在系统上进行一些操作时，这些日志文件通常会记录下我们操作的一些相关内容，这些内容对系统安全工作人员相当有用。比如说有人对系统进行了IPC探测，系统就会在安全日志

路易·罗莎·2024-09-15 13:21

Axure科技感大屏系统设计：智慧农场管理平台

智慧农业作为现代农业的重要发展方向，其管理平台的数据大屏设计尤为重要，它不仅是农场运营状况的直接展示窗口，更是决策支持与分析的强有力工具。

招风的黑耳·2024-09-15 13:51

python+adb

/usr/bin/pythonenv#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysimportsubprocessfromtimeimportsleepimportlogginglogging.basicConfig

0o一人情·2024-09-15 13:20

终于搞懂TS中的泛型啦! | typescript 入门指南 04

|TypeScript入门指南01详解tsconfig.json配置文件|TypeScript入门指南02必学！TypeScript语法类型基础|Type

程序员王天·2024-09-15 13:19

意志力日志第二次总结意志力消退：玩物丧志首当其冲

高级注意力不留给游戏意志力训练营已经过去半个月了，慢慢实践也利用起来了，记录时间时间的流逝确实很快，但是意志力的流逝如不知原理很快就会出现大问题。意志力消退罪魁祸首是睡眠饮食，其次就是电子游戏。

保险经纪人生·2024-09-15 13:29

使用You.com API进行LLM输出的事实性增强

You.comAPI是一套工具,旨在帮助开发者将LLM的输出与最新、最准确、最相关的信息相结合,这些信息可能不包含在LLM的训练数据集中。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:05

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

自由不是你想做什么就做什么，而是你不想做什么就不做什么

今天落实了两个工作上的大事件，心里感到异常的轻松，中午饭后就觉得有了很多的空闲时间，于是4点开始去跑步，力量训练。

张一铭Eva·2024-09-15 12:03

开始就好

第一节的时候，打扫卫生，分组，定班级负责人，安排座位，说规矩和要求，然后分发书籍，开展计时阅读训练两次，每10分钟一次。最好布置阅，希望大家用一周的时间阅读完《鲁滨逊漂流记》这本书。

小喜·2024-09-15 12:59

绘本讲师训练营［35期］4/21 阅读原创《幸福的种子》

350023洪岳103-141页图片发自App阅读这本书已经快接近尾声了，从一开始蒙蒙的状态，变得逐渐清晰，以前不了解绘本，只读文字，不重视图，更不会文图相结合，更更不会看封面和封底，所以很庆幸参加了这次培训，让我的思路更清晰，今天尝试给孩子读了三本绘本，虽然从表达到声音到拓展还需要不断加强，但是已经激起了孩子的兴趣了～图片发自App之前不理解为了叫幸福的种子，读书到这个《改变人类的力量》让我深深

b5c49a79b8b7·2024-09-15 11:10

有哪些比较好用的软件可以领淘宝优惠券的？

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。

氧惠_飞智666999·2024-09-15 11:53

python之requests模块详解

目录requests使用requests请求方法requests响应对象属性Requests模块是一个用于网络请求的模块，主要用来模拟浏览器发请求。其实类似的模块有很多，比如urllib，urllib2，httplib，httplib2，他们基本都提供相似的功能。但是这些模块都复杂而且差不多过时了，requests模块简单强大高效，使得其在众多网络请求模块中脱引而出。requests使用环境安装：

Vibe~·2024-09-15 11:55

【Python】np.hstack()和np.vstack函数详解和示例

本文通过函数原理和运行示例，对np.hstack()和np.vstack函数进行详解，以帮助大家理解和使用。

木彳·2024-09-15 11:24

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

【Python】数据结构,链表,算法详解

今日内容大纲介绍自定义代码-模拟链表删除节点查找节点算法入门-排序类的冒泡排序选择排序插入排序快速排序算法入门-查找类的二分查找-递归版二分查找-非递归版分线性结构-树介绍基本概述特点和分类自定义代码-模拟二叉树1.自定义代码-模拟链表完整版"""案例:自定义代码,模拟链表.背景: 顺序表在存储数据的时候,需要使用到连续的空间,如果空间不够,就会导致扩容失败,针对于这种情况,我们可以通过链表实现

AIAdvocate·2024-09-15 10:19

【Python】【Opencv】cv2.findContours()、cv2.drawContours()和cv2.contourArea()函数详解和运行示例

为帮助大家理解和使用cv2.findContours()、cv2.drawContours()和cv2.contourArea()函数，本文通过对函数内容进行详解，并通过运行示例更直观表述。

木彳·2024-09-15 10:48

平淡无奇但又与众不同的日子——春节

千晓教育段老师引领大家学习“心流”写作营训练。今天是第三天打卡练习，主题是《春节的故事》。“心流”顾名思义即是内心真实情感的流动。说到春节，我已经历了40个这样即平凡又别具意义的日子。

我是铃儿·2024-09-15 10:36

技术周总结 09.09~09.15周日(C# WinForm WPF)

通用快捷键编辑导航调试窗口管理2.2）问题02：publicpartialclassChoosePLReason:CommonBaseForm2.3)问题03：介绍WindowsForms中的Syste

打破砂锅问到底007·2024-09-15 10:47

node初

然后就直接下一步，下一步，下一步傻瓜式安装（打开命令符widow+r输入cmd）node-v查单当前node的版本号安装nodejs时，会自动安装npm包管理工具npm-v查看npm的版本可以直接在黑窗口中输入

奶瓶SAMA·2024-09-15 09:20

关于Redis集群同步/持久化/淘汰机制的详解

Redis是非常常用的KV数据库,使用内存以及HashMap进行存储的特点带来了高效的查询.本文将围绕Redis的常见开发使用场景,阐述在Redis集群中各个节点是如何进行数据同步,每个节点如何进行持久化以及在长期使用中如何对数据进行更新和淘汰.如果对Redis有更多的兴趣,可以查看我的技术博客:https://dingyuqi.com下面是Redis在开发过程中常用的几种使用场景.集群Redis

尾巴尖上的阳光·2024-09-15 09:15

让政府成为服务群众的“店小二”

然而，当前依然存在办事过程中脸难看、门难进、事难办问题：服务态度不好，办事效率低、办事吃拿卡要、蹲式窗口、奇葩证明等问题依然出现。这会侵害群众的切身利益，影响党群关系，降低政府公信力，损害政府形象。

c6b1400fb84e·2024-09-15 09:48

xp系统打开计算机硬盘分区,详解WindowsXP硬盘分区步骤

有许多游戏玩家对经典的WinXP系统非常忠实，即使重新购买了一台超强配置的电脑，依然选择安装WinXP系统，因为WinXP对很多老游戏兼容性更强，游戏玩家也对硬盘的分配非常讲究，因为每一款好玩的游戏容量都是非常庞大，而如果硬盘容量太小的话就装不了几款游戏了，所以许多用户喜欢将其它硬盘容量都分配到一个比较大的分区内，若是Win7就可以非常直观的自动分配，而在WinXP系统下该如何实现呢?下面一起来认

随缘惜情·2024-09-15 09:44

LLM 进展和前进道路

这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果，也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到1950年代，当时自然语言理解和处理的研究开始了。本文旨在概述过去70年语言模型的历史和演变。

晨曦_子画·2024-09-15 09:44

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。

苹果酱0567·2024-09-15 09:43

《Android进阶之光》读书笔记

.Palette1.2.Android6.0新特性1.2.2.运行时权限机制1.3.Android7.0新特性第2章MaterialDesign2.2.DesignSupportLibrary常用控件详解第

soleil雪寂·2024-09-15 09:12

沟通训练：怎么赞美一个人？

第八课追光：怎么赞美一个人？平时我们在工作生活中，好像都不习惯去主动赞美一个人，总是有个感觉在心中：这像拍马屁的，有这个必要吗？还真有这个必要啊！当我们清楚了沟通是个积极的无限游戏后，大家在增进感情关系的过程，赞美就是助推器，那么怎样才是有效的赞美呢？首先，轻轻的。为对方的发言或者行为轻轻的点赞；然后，深深的，为对方所做的自己有巨大影响的事深深的描述出来；最后，常常的，要常常的营造双方正反馈的沟通

君临成长日记·2024-09-15 09:48

ceph KVM使用rbd做存储

博客：https://blog.csdn.net/bobpen/article/details/40112939博客：http://www.aboutyun.com/thread-13195-1-1.html

SkTj·2024-09-15 08:14

继续探索通往桃花源的路-我为何参加进阶写作特训营

记得一个月前写了一篇为何参加21天爱上写作训练营，我开始了这个写作的旅程。一个月后写了一篇参与课程的心得。我发现这段很短的时间，21天，回首一望，其实，自己才迈开了一步。

安晴兰·2024-09-15 08:41

Android面试必备的集合源码详解，系列篇

前言面试：如果不准备充分的面试，完全是浪费时间，更是对自己的不负责。文末会给大家分享下我整理的Android面试专题及答案其中大部分都是大企业面试常问的面试题，可以对照这查漏补缺，当然了，这里所列的肯定不可能覆盖全部方式，不过对大家找工作肯定是有帮助！本月飞机到达上海，到今天第6天了，四家大公司华为，小米，映客，抖音，还有二家中小型公司。有几家已经面了几轮，下周还要面，挂了几家，不过目前已经选择了

程序员Sunbu·2024-09-15 08:06

史上最全的maven的pom.xml文件详解

注：详解文件中，用红色进行标注的是平常项目中常用的配置节点。要详细学习！

Meta999·2024-09-15 08:03

‌seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗，他们是一会事情吗

在RNN的训练过程中，seq_len和hidden_si

zhangfeng1133·2024-09-15 08:33

详解 Pandas 的 query 函数

Pandas的query()方法能够使用字符串表达式来筛选DataFrame数据的行，类似于SQL的where子句importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,3,5,6,7],"B":[11,10,9,8,12],"C":["hello","pandas","python","java","shell"],"D":["2024-02-01","2023-12-1

文刀小桂·2024-09-15 07:32

详解 Pandas 的 isin 用法

Pandas的isin()方法可以判断数据值是否在某个数据集合中，若与集合中的某个值相等则返回True，反之返回False。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"title":["one","two","three","four"],"type":["small","common","middle","large"],"num":[10,20,30,40]})#1.判

文刀小桂·2024-09-15 07:32

详解 Flink 的常见部署方式

一、常见部署模式分类1.按是否依赖外部资源调度1.1Standalone模式独立模式(Standalone)是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台，只需要运行所有Flink组件服务1.2Yarn模式Yarn模式是指客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会在Yarn的NodeManager上创建容器。在这些容器上，Flink

文刀小桂·2024-09-15 07:31

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征

一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

康复训练日记～2019-12-06

今天也是超级冷，下午还下起了小雨，我的鼻炎发作得很厉害，每天都很难受。思思今天小组课很难上，天气冷了，大家穿的也厚，手脚都冻僵了，也不灵活，思思也不太想动。老师让两个小朋友面对面，中间放凳子，凳子上面是一个纸杯里面放了食物，让小朋友听到指令后去拿食物，大家都想着吃，但是老师不是一开始就说拿，而是做一些动作分散孩子注意力，结果呢，思思只想吃，一直闹，不肯做，后来也不够别人抢，每次动作太慢，拿不到。她

陈柠檬小姐·2024-09-15 07:18

Jacoco的XML报告详解

使用jacococli完成jacoco测试报告生成后，会看到有一个.xml结尾的文件，这个就是xml格式的覆盖率报告。除了xml还有csv、html格式的报告，本文进介绍xml报告。DTD文件在介绍jacoco的xml报告之前，我们应该先看一下对应的DTD文件的内容。(DTD的全称为DocumentTypeDefinition，是一种文件定义格式，它规定了XML文件结构为XML文件提供了语法与规则

CrissChan·2024-09-15 07:57

Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作

海阔凭鱼跃，天高任鸟飞Prometheus官网：https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro

安顾里·2024-09-15 07:56

react里的index.js是怎么跟index.html结合起来的?

image.pngcreate-react-app把webpack、babel等配置都封装到了依赖项目react-script中，所以你无法直观的看到这些配置。

SherrinfordL·2024-09-15 06:10

2023-11-02

在她姥姥的训练下，子艺的胆

梁渌淳·2024-09-15 06:38

第25篇商汤

商继位后迁都至豪，在新国都积蓄粮草、召集人马、训练军队，为灭夏创造条件。政策上采取争取民心。有一成语叫网开一面，其实是从网开三面演变而来。

简东骑行·2024-09-15 06:08

欺诈文本分类检测（十四）：GPTQ量化模型

本文将采用一种训练后量化方法GPTQ，对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化，通过比较模型量化前后的评测指标，来测试量化对模型性能的影响。

沉下心来学鲁班·2024-09-15 06:54

【提示词】浅谈GPT等大模型中的Prompt

Promptengineering（提示工程）是一种技术，用于设计和优化用于训练AI模型的Prompt。Prompt技术的基本思想是：通过给模型提供一个或多个提示词或短语，

有梦想的程序星空·2024-09-15 06:53

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

不跑马拉松的四个理由

人们认为参与这场42公里的竞赛以及对应的训练，会对心脏造成不利影响。例如造成动脉硬化以及炎症等。过度的跑步会让皮质醇(又叫压力激素)水平长期升高，导致体重增加、疲劳以及免疫力下降等。

杨然谦·2024-09-15 06:16

深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）

GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。

Ambition_LAO·2024-09-15 05:15

怎么搞个第二副业？第二副业有哪些？