概念解释 1. 执行任务的函数：在GCD中，任务是通过 block来封装的，并且任务的block没有参数也没有返回值。...currentThread]); }); Barrier阻塞 void dispatch_barrier_async(dispatch_queue_t queue, dispatch_block_t block); 概念
Android中我们进行按钮处理时往往会加入一些点击效果，例如颜色变化之类的效果。
URL URL是HTTP和网络的最基本的联系方式，成为统一资源定位符，URL是一个抽象的概念。 它们规定了调用可能是明文(http)或密文(https)，但是没有规定应该使用哪个加密算法。
首先简要解释下网络过程： ? 1、将输入图像传递到第一个卷积层中，卷积后以激活图形式输出。...比如利用高斯分布来随机初始化网络结构中的参数，输入数据在卷积神经网络中经过前向传播会得到一个期望输出，如果这个期望输出与数据的实际类别标签不相同，则将误差逐层反向传播至输入层，每层的神经元会根据该误差对网络结构中的参数进行更新 关键概念解释...Sigmoid函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，softmax函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。...16）批量归一化（Batch Normalization） ——作为一个概念，也这样翻译：分批标准化 (Batch Normalization) 批量归一化可以被认为是我们在河流中设定为特定检查点的水坝...通过对图片进行卷积，可以减少变量的数目（已在过滤器的概念中提及）。
卷积神经网络(CNN)概念解释 传统对象识别-模式识别 传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降，基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。...上图有两个全连接层 输出层(Output Layer) 卷积层详解： 首先要理解一下图像卷积的概念，卷积是一种数学操作，简单可以解释如下图： ?
概念解释: 1、常用的Region Proposal有： -Selective Search -Edge Boxes 2、softmax-loss softmax-loss 层和 softmax 层计算大致是相同的...表示一个Proposal的中心点坐标x，y和宽高w，h四个参数.采用卷积的方式实现全连接处理并不会减少参数的数量，但是使得输入图像的尺寸可以更加灵活.在RPN网络中，我们需要重点理解其中的anchors概念
1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知...
React 18为并发渲染api奠定了基础，未来的React特性将在此基础上构建。这个版本主要关注性能的改进和渲染引擎的更新。
一个优化问题可以从两个角度进行考察，一个是primal 问题，一个是dual 问题，就是对偶问题。
机器之心专栏 机器之心编辑部 Segment Anything Model（SAM）首次被应用到了基于增强概念的可解释 AI 上。...你往往会看到传统的 DNN 图像概念解释器会给出这样的解释 (SuperPixel-Based)： 但这类输出通常不能完整地将 DNN 对于输入图像里概念的理解表达给人类。...港科大团队首次将具有强大的概念抓取力的 SAM 和博弈论中夏普利公理 (Shapley Value) 结合起来，构建了端对端具有完整概念的模型解释器，并呈现了非常令人惊叹的结果！！...现在，用户只需要将任意 DNN 接入该解释器的 API，EAC 就可以精准地解释出图中哪些概念影响了模型最终的输出。...的夏普利公理值得出近似原目标 DNN 的最终概念解释输出。
一、概念解释 分区（Region）：G1将整个堆划分为同等大小的区块，一个分区可以是年轻代（Eden、Survivor）、也可以是老年代分区；G1是基于一个分区进行垃圾收集的。
具体的性能对比可以参照 kube-proxy 模式对比iptables 还是 IPVS 文章 ---- Pod (容器组) 描述: Pod 容器组是k8s中的一个抽象的概念，它是集群上的最基本的单元且总是在...中的运行的容器可能不止一个,因为设计之初就是为了同一 Pod 内的容器能够共享存储和网络，方便多个进程之间进行协调，从而构建出一个高内聚的服务单元; 6.Pod 的设计不就是虚拟机下多进程业务在容器时代没办法的一个办法 示例解释...是的，Kubernetes支持 卷 的概念，因此可以使用持久化的卷类型。 (2) 是否手动创建Pod，如果想要创建同一个容器的多份拷贝，需要一个个分别创建出来么？...与oci不同，cri与kubernetes的概念更加贴合，并紧密绑定。cri不仅定义了容器的生命周期的管理，还引入了k8s中pod的概念，并定义了管理pod的生命周期。
具体的性能对比可以参照 kube-proxy 模式对比iptables 还是 IPVS 文章 Pod (容器组) 描述: Pod 容器组是k8s中的一个抽象的概念，它是集群上的最基本的单元且总是在 Node...中的运行的容器可能不止一个,因为设计之初就是为了同一 Pod 内的容器能够共享存储和网络，方便多个进程之间进行协调，从而构建出一个高内聚的服务单元; 6.Pod 的设计不就是虚拟机下多进程业务在容器时代没办法的一个办法 示例解释...是的，Kubernetes支持 卷 的概念，因此可以使用持久化的卷类型。 (2) 是否手动创建Pod，如果想要创建同一个容器的多份拷贝，需要一个个分别创建出来么？...与oci不同，cri与kubernetes的概念更加贴合，并紧密绑定。cri不仅定义了容器的生命周期的管理，还引入了k8s中pod的概念，并定义了管理pod的生命周期。
更多关于锚点链接的解释请参见： https://baike.baidu.com/item/%E9%94%9A%E7%82%B9%E9%93%BE%E6%8E%A5/7472012?...zoos/1/animals //id为1的动物园中的所有动物 单个资源： /zoos/1 //id为1的动物园 /zoos/1;2;3 //id为1，2，3的动物园 更多关于RESTful 风格接口的解释请参见...官方的解释： Vue.js (读音 /vjuː/，类似于 view) 是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是，Vue 采用自底向上增量开发的设计。...更多关于vuejs的解释请参见： https://cn.vuejs.org/v2/guide/ 在上面提到了Vue的核心库，我们来看一下都有哪些核心库，如下： 1、vue.js 核心，不解释。
本文介绍机器学习目标检测相关各种基础概念的介绍。...ROI (region of interest) 感兴趣区域，与bbox概念类似，定义图像中我们感兴趣的部分，交给机器进行学习。
基础概念理解 Application 用户在 spark 上构建的程序，包含了 driver 程序以及在集群上运行的程序代码，物理机器上涉及了 driver，master，worker 三个节点....总而言之，Spark 的 partition 在概念上与 hadoop 中的 split 是相似的，提供了一种划分数据的方式。...这也是可选择的 把上面这5个主要的属性总结一下，可以得出RDD的大致概念。首先要知道，RDD大概是这样一种表示数据集的东西，它具有以上列出的一些属性。...是一致的 reduceByKey 即宽依赖，会改变 Partition 的数量 Partition 数量的改变就是 Spark 划分不同 Stage 的标志 Stage是 Spark 任务调度的阶段划分概念
【导读】前几天，应用数据科学研究者William Koehrsen发布一篇关于“过度拟合和拟合不足”的博文，作者解释了在模型训练中过拟合与欠拟合的概念与原因，并解释了方差与偏差的概念，并介绍了克服模型过拟合与欠拟合的方法...也许你曾看过关于“过拟合与欠拟合”的博文，但是本文绝对也值得一看，因为作者使用现实生活中的例子进行概念讲解，把概念的理解变成一个有趣的过程，相信会令您耳目一新！ ? Overfitting vs....Underfitting: A Conceptual Explanation 过拟合与欠拟合：概念解释 基于样例的数据科学核心概念框架 如果你想学英语，虽然你对语言没有预先的知识，但是你也听说过英国最伟大的作家是威廉...在数据科学中，过拟合模型被解释为在训练集上具有高方差（high variance）和低偏差（low bias），导致新测试数据泛化能力不佳。我们可以用学习英语的过程来简化“过拟合”概念的理解。...通过用现实世界的例子来解释概念，我们可以更好地理解这些概念。如果我们了解这个框架，那么我们可以使用一些技巧来完善。 下一篇文章将提供一个使用图表和度量指标的例子。 欢迎反馈和批评。
在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。...这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。
Science Simplified Part 2: Key Concepts of Statistical Learning 翻译：Kaiser 在系列的第一篇，我们已经接触到了一些数据科学的关键概念和过程...首先要定义什么是“统计学习”，然后详细探讨统计学习的几个核心概念。不要被这些术语所吓到，相信我，其实很 simple. ? （堡垒听了都说好） 统计学习是机器学习的理论框架，来自于统计学和泛函分析。...统计学习应用的也是类似的概念，有输入数据，输入数据经过变换，得到要被预测／估计的输出数据。这些“变换”就叫“模型”，是估计输出的函数，变换里的数学组分就是“参数”。 ?...误差的来源有两部分： 偏差(bias) 方差(variance) 还是用个比较形象的例子来解释一番。Raj，一个7岁小孩儿，刚刚学了“乘法”这个概念。...爱因斯坦曾简明扼要地概括过相似概念，他说： “Everything should be made as simple as possible, but no simpler.”
作者：Maybe2030 来源：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。...这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。
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